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与偏见相结合：通过介入反馈
大语言模型（LLM）通常会产生偏见的输出，其中包含令人反感，有毒或刻板印象的文本。现有的LLM对准方法，例如根据人类反馈（RLHF）学习的强化学习，从而根据当前模型输出的奖励信号来减轻偏见，而无需考虑偏见的来源。在这项工作中，为了探索偏见的形成，我们从因果的角度重新审视了LLMS的文本生成。我们确定了包含文本短语语义相关性的预训练数据和输入提示，因为LLMS和模型输出之间的两个混杂因素会导致偏见。受到因果观点的启发，我们利用RL对齐中的奖励模型作为一种仪器变量来对LLMS进行因果干预。利用初始LLM和Intervened LLM之间的奖励差异作为介入反馈来指导RL FINETUNT，我们提出了C ausality-a ausa a aus a Ware a Ware a Ware a strignment（CAA），用于LLM DEMIAS。在两个具有三个不同对齐目标的文本生成任务上的经验证明了我们在对齐LLMS时的方法，以产生较小的偏见和更安全的输出。
锂离子电池中的插入反应
锂离子电池（LIB）是移动设备和电动汽车（EV）的重要组件，因为它们的寿命很高，寿命很长。但是，为了满足对电气设备的不断增长的需求，必须进一步提高LIB能量密度。阳极材料是锂电池的关键组成部分，可显着提高总能量密度。libs是电动汽车和储能中广泛使用的电化学电源。libs被证明是一致的，因为它们具有优质的功率密度，与其他类型的可充电电池相比，它与阴极类型直接相关，寿命延长。libs是通过合适的电解质通过复杂途径开发的，该途径几乎相似地相位。这项工作集中在碱金属离子（LI +）中插入石墨中，总结了实验和理论计算的重要进展，这些计算是密切的宿主 - 阵营关系及其基本力学的基础。这项研究阐明了插入机制对电极表面的影响，以实现高性能的LIB。锂金属离子在分层电极材料中被插入单价和多价离子中。这将使在存储和转换应用中的宿主材料中更好地理解互化化学。这篇评论强调了使用不同类型的电极材料改善其性能的锂互插性化学对电池电池的影响。它还研究电极性能对LIB技术的影响。
SPL84吸入反义寡核苷酸的输送特性
近年来，RNA 相关治疗的治疗潜力取得了巨大进步，特别是反义寡核苷酸 (ASO) 药物，导致 ASO 监管批准数量增加。在这项研究中，我们重点关注 SPL84，这是一种吸入式 ASO 药物，用于治疗肺部疾病囊性纤维化 (CF)。由于存在各种生物、物理、化学和结构障碍，肺部药物输送具有挑战性，尤其是在以细胞核为目标时。SPL84 在肺部的有效分布、细胞和细胞核的渗透以及稳定性是影响临床药物疗效的关键参数。在这项研究中，我们展示了 SPL84 在小鼠和猴子肺部的正确分布以及细胞和细胞核渗透。体内和体外研究证实了我们的吸入式 ASO 药物通过 CF 患者来源的粘液和肺溶酶体提取物的稳定性和流动性。我们的研究结果得到了有希望的临床前药理作用的支持，强调了 SPL84 作为治疗 CF 患者的有效药物的巨大潜力。此外，成功解决 SPL84 的肺部分布和特定细胞靶向问题为进一步开发 SpliSense 吸入式 ASO 药物治疗未得到满足的肺部疾病提供了巨大的机会。