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从人多能干细胞中产生3D富集腺体器官
眼表面（眼表面）由角膜和结膜组成，泪液层的存在对于眼表面的体内平衡性是造成的。泪液层主要通过泪腺的泪液和粘蛋白分泌来维持，但是当泪腺受到自身免疫性疾病（例如Sjögren's综合征）的损伤时，Ocular表面会变干，导致严重干眼。我们的研究小组以前已经成功地从人IPS细胞中产生了角膜和结膜，但是尚未报道lim腺的产生。指出角膜，结苏和泪腺具有相同的发育起源，因此我们应用了先前用于诱导角膜和结膜的二维眼器官（命名为Seam），并新试图诱使富集心腺。首先，我们发现泪腺样细胞簇出现在IPS细胞衍生的接缝中，并通过在Matrigel中进行3D培养物，成功地产生了3D泪腺类器官。
从人类反馈
语言模型的训练过程具有Demon-043在减少虚假，有毒和其他044不想要的模型生成输出方面具有潜在的潜力。但是，Cur- 045租金RLHF（Ramamurthy等人，2023; Bai等。，046 2022a，b）始终依靠整体反馈，047在识别具有长文本输出049（例如数学）的048多步推理任务中识别特定错误的局限性。050最近，细粒度RLHF（Wu等人，051 2023）提议提供细粒的进料-052回到LMS输出，将UN-053类别的类别相关联（例如，false或false或无关的属 - 054个tions）和一个密度的文本跨度（例如，句子或055 subs-sendence sendence sendence sendence leellevel）。他们将多个精细奖励奖励整合到近端政策优化057（PPO）中（Schulman等人。，2017年）用于训练LMS 058，具有基于偏好的人类反馈，该反馈概念显示了疗效和数据效率060（具有密集奖励的培训模型的培训效率）比较了061与两个LAN-LAN-062 Gaige Instrice separtions的整体序列奖励奖励（GEHMAN 063 ET。，2020年）和长期问题回答064（QA）（Stelmakh等人，2022）。另一项紧密的重新统计工作，程序监督奖励模型066（PRM）（Lightman等人，2023），使用过程067监督培训为每个068中间推理步骤提供反馈，表明过程069监督比结果监督更可靠的奖励070型号。RE-074病房模型能够提供句子级别或075步骤级奖励。071尽管有这些优势，但仅限072才证明了收集人类反馈和073培训的方式是更可靠的奖励模型。虽然在近端策略076优化（PPO）培训期间，策略模型为077仍针对样本级别的奖励进行了优化，每个示例的策略更新为078。PPO培训中的广义AD-079 Vantage估计函数（GAE）080导致偏差，尤其是对于需要081生成长形式文本的任务，例如复杂的082数学任务。因此，它也很重要083
从人类反馈中学习跨越结构的反馈
本学期的项目解决了建立一个结构的挑战，该结构使用从人类偏好中学习的强化学习，将两个支撑跨越差距连接起来。这种方法涉及从人类反馈中学习奖励预测指标，这是结构任务的演示。提出用于用人类反馈训练代理的算法后，该报告首先实验验证方法。两个奖励模型的有效性之间的比较如下：一个基于手工特征的线性组合，另一个基于卷积神经网络的线性组合。随后，该报告根据基于重新预测指标的分歧而评估了查询选择策略的影响。该报告以测试结束，将训练的代理与从人类偏好获得的奖励与基准前进强化学习代理人相比，证明了拟议奖励塑造策略的承诺。
Monshizada 等人：从人的角度开发人工智能系统
研究表明，人工智能是第四次工业革命的重要技术（Bawack 等人，2019 年）。这场革命预计将发生，因为重大变化将影响系统和流程等领域（Xu 等人，2018 年）。《未来就业报告》估计，随着时间的推移，机器执行的任务时间将从 29% 增加到 42%，54% 的组织员工很快将需要大量的再培训（Watson 等人，2021 年；世界经济论坛，2018 年）。据预测，人工智能有可能为全球 GDP 额外增加 15.7 万亿美元（+14%），使其成为组织最宝贵的机会。零售、金融服务和医疗保健行业预计将从人工智能中受益最多（Rao & Verweij，2017 年）。研究人员已经确定了人工智能给组织带来的关键挑战。示例包括为用例选择正确算法的困难（Baker 等人，2022 年；Dwivedi 等人，2021 年；Kelly 等人，2019 年）、网络安全（Poulsen 等人，2020 年）以及监督道德 AI 系统的开发（Choudhary 等人，2020 年）。例如，Dwivedi 等人 (2021) 介绍了当今人工智能的详细挑战，其中包括选择正确的算法。这项研究的一个重要发现是，当今组织的重点是利用现有算法而不是开发新算法。这导致为组织用例找到正确算法的复杂性。虽然利用现有算法可能是一种有用的方法，但组织也必须考虑构建新算法以满足其特定要求的适当情况，而不是完全依赖现有算法。Poulsen 等人 (2020) 提出的有关人工智能系统的另一个例子是关于网络安全的。虽然对组织系统的网络攻击会影响系统和数据的机密性、完整性和可用性。对机器人等人工智能系统的网络攻击更大，因为它可能对人造成直接伤害，对手可以利用漏洞控制机器人对人造成伤害。因此，需要通过制定更有效的安全标准来使此类人工智能系统保持更高的安全水平。
从人类脑反应中解码卷积神经网络预测的人脑反应中的个体差异
Niklaus H. Evitt 3，Kiran S. Gajula 2，Junwei Shi 4*和Rahul M. Kohli 2* 1生物化学和分子生物物理学的研究生组，Perelman医学院，宾夕法尼亚大学，宾夕法尼亚州费城大学，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州。2宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷曼医学院医学系，宾夕法尼亚州，19104年，美国。 3宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院细胞和分子生物学研究生组，宾夕法尼亚州，19104年，美国。 4宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷曼医学院癌症生物学系，宾夕法尼亚州，19104年，美国。 *与Junwei Shi和Rahul M. Kohli的通信：2宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷曼医学院医学系，宾夕法尼亚州，19104年，美国。3宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院细胞和分子生物学研究生组，宾夕法尼亚州，19104年，美国。 4宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷曼医学院癌症生物学系，宾夕法尼亚州，19104年，美国。 *与Junwei Shi和Rahul M. Kohli的通信：3宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院细胞和分子生物学研究生组，宾夕法尼亚州，19104年，美国。4宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷曼医学院癌症生物学系，宾夕法尼亚州，19104年，美国。 *与Junwei Shi和Rahul M. Kohli的通信：4宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷曼医学院癌症生物学系，宾夕法尼亚州，19104年，美国。*与Junwei Shi和Rahul M. Kohli的通信：
从人类大脑活动重建视觉虚幻体验
视觉错觉为大脑在感官输入下对世界的解释提供了宝贵的见解。然而，大脑活动转化为幻觉体验的确切方式仍然很大程度上未知。在这里，我们利用大脑解码技术结合深度神经网络 (DNN) 表示将幻觉感知重建为大脑活动的图像。重建模型在自然图像上进行训练，以建立大脑活动与感知特征之间的联系，然后在两种类型的错觉上进行测试：虚幻线条和霓虹色扩散。重建揭示了与幻觉体验一致的线条和颜色，这些线条和颜色在源视觉皮层区域有所不同。这个框架提供了一种将主观体验具体化的方法，揭示了大脑对世界的内部表征。
从人的角度发展人工智能系统
研究表明，人工智能是第四次工业革命的重要技术（Bawack 等人，2019 年）。预计这场革命将发生，因为重大变化将影响系统和流程等领域（Xu 等人，2018 年）。《未来就业报告》估计，随着时间的推移，机器执行的任务时间将从 29% 增加到 42%，54% 的组织员工很快将需要大量的再培训（Watson 等人，2021 年；世界经济论坛，2018 年）。据预测，人工智能有可能为全球 GDP 增加约 15.7 万亿美元（+14%），使其成为组织最宝贵的机会。预计零售、金融服务和医疗保健行业将从人工智能中受益最多（Rao & Verweij，2017 年）。研究人员已经确定了 AI 对组织的主要挑战。示例包括为用例选择正确算法的困难（Baker 等人，2022 年；Dwivedi 等人，2021 年；Kelly 等人，2019 年）、网络安全（Poulsen 等人，2020 年）以及监督道德 AI 系统的开发（Choudhary 等人，2020 年）。例如，Dwivedi 等人。(2021) 介绍了当今 AI 的详细挑战，其中包括选择正确的算法。这项研究的一个重要发现是，如今组织的重点是利用现有算法而不是开发新算法。这导致为组织用例找到正确算法变得复杂。虽然利用现有算法可能是一种有用的方法，但组织也必须考虑适当的情况来构建新算法以满足其特定要求，而不是完全依赖现有算法。Poulsen 等人提出的另一个例子。(2020) 关于人工智能系统，是关于网络安全的。虽然对组织系统的网络攻击会影响系统和数据的机密性、完整性和可用性。对机器人等人工智能系统的网络攻击更大，因为它可能对人造成直接伤害，对手可以利用漏洞控制机器人对人造成伤害。因此，需要通过制定更有效的安全标准来保持此类人工智能系统更高的安全性。
从人工智能法案到未来的监管挑战 Philipp...
本章全面讨论了欧盟的人工智能监管，并将其与英国更具部门性和自我监管性的方法进行了对比。它主张一种混合监管策略，将两种理念的元素结合起来，强调需要敏捷性和安全港来简化合规性。本文将欧盟的《人工智能法案》视为一项开创性的立法努力，旨在应对人工智能带来的多方面挑战，并声称，虽然该法案朝着正确的方向迈出了一步，但它存在一些缺点，可能会阻碍人工智能技术的进步。本文还预测了即将到来的监管挑战，例如对有毒内容、环境问题和混合威胁的管理。它主张立即采取行动，为高性能、潜在开源人工智能系统的受监管访问制定协议。尽管欧盟的《人工智能法案》是一个重要的立法里程碑，但它需要进一步完善和全球合作，才能有效治理快速发展的人工智能技术。
双引导脑扩散模型：从人类视觉刺激 fMRI 进行自然图像重建
摘要：从记录大脑活动的 fMRI 信号中重建视觉刺激是一项具有挑战性的任务，在神经科学和机器学习领域具有重要的研究价值。先前的研究倾向于强调重建刺激图像的像素级特征（轮廓、颜色等）或语义特征（对象类别），但通常这些属性不会一起重建。在这种情况下，我们介绍了一种新颖的三阶段视觉重建方法，称为双引导脑扩散模型 (DBDM)。首先，我们使用非常深的变分自动编码器 (VDVAE) 从 fMRI 数据中重建粗略图像，捕捉原始图像的底层细节。随后，使用引导语言图像预训练 (BLIP) 模型为每个图像提供语义注释。最后，利用多功能扩散 (VD) 模型的图像到图像生成管道从由视觉和语义信息引导的 fMRI 模式中恢复自然图像。实验结果表明，DBDM 在定性和定量比较方面均超越了以前的方法。特别是，DBDM 在重建原始图像的语义细节方面取得了最佳性能；Inception、CLIP 和 SwAV 距离分别为 0.611、0.225 和 0.405。这证实了我们模型的有效性及其推动视觉解码研究的潜力。
研究文章从人牙纸浆干细胞中调节培养基，通过抑制小胶质腐蚀来治疗脊髓损伤
抽象的人牙纸浆干细胞移植已被证明是脊髓损伤的有效治疗策略。然而，人类牙髓干细胞分泌组是否可以在脊髓损伤后有助于功能恢复。在本研究中，我们建立了一种基于体重下降的撞击损伤，然后腹膜内的大鼠模型向大鼠注射来自人类牙髓干细胞的条件培养基。我们发现，条件培养基有效地促进了大鼠脊髓损伤的感觉和运动功能的恢复，小胶质细胞刺病标记物的表达降低了NLRP3，GSDMD，CASPASE-1和INTREUUKIN-1β，并促进了轴突结束，并促进了肌蛋白的再生，并促进了Glial Scars的形成。此外，在脂多糖诱导的BV2小胶质细胞模型中，通过抑制NLRP3/CASPASE-1/interleukin-1β途径，从人牙浆干细胞中调节培养基免受凋亡。这些结果表明，来自人类牙髓干细胞的条件培养基可以通过抑制NLRP3/caspase-1/interleukin-1β途径来减少小胶质细胞的凋亡，从而促进脊髓损伤后神经功能的恢复。因此，来自人类牙髓干细胞的条件培养基可能成为脊髓损伤的替代疗法。关键词：bv2;条件培养基；牙髓干细胞； GSDMD;小胶质细胞；神经炎症； nlrp3;凋亡；脊髓损伤