XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System成性
迭代学习改善了大愿景中的组成性...
人类视力和自然语言共有的基本特征是它们的组成性质。，尽管大型录音和语言进行了贡献，但最近的调查发现，大多数（如果不是全部）我们最先进的视觉语言模型在构图中挣扎。他们无法分辨“白人面对黑人的女孩”和“黑人面对白人的女孩”的图像。更重要的是，先前的工作表明，构图并非随着规模而产生：较大的模型尺寸或培训数据无济于事。本文开发了一种新的迭代培训算法，该算法将组成性构成。我们借鉴了数十年来确定文化传播（需要教新一代的需求）的认知科学研究，这是必要的归纳性，这激励了人类发展构图的领域。具体来说，我们将视觉语言对比度学习为视觉代理和语言代理之间的刘易斯信号游戏，并通过迭代地重置训练过程中的一个特工的权重来操作文化转移。在每次迭代之后，这种训练范式引起了“更易于学习”的表示形式，即构图语言的属性：例如我们在CC3M和CC12M上训练的模型将标准夹提高了4.7％，在糖筛基准中以4.0％的速度提高了4.0％。
细胞介导的免疫到呼吸性合成性病毒 -
组织Cu，Fe和Zn作为实验四甲甲基脑病的主要决定因素。生命科学， /3：897（1973）。24。Packer，L。和Jacobs，E。E。：磷酸化与线粒体呼吸链的末端段的耦合。Biochim。Biphys。 Acta，57：37 I（1962）。 25。 Patel，A。J.，Michaelson，I。 A.，Cremer，J.E。和Balazs，r。：哺乳的大脑的代谢，sucking剂的大鼠被无机铅陶醉。 J. Neurochem。，22：581（1974）。 26。 Patel，A。J.，Michaelson，I。 A.，Cremer，J。E.和Balazs，r。：年轻大鼠摄入铅的大脑中的代谢室内的变化。 J. Neurochem。，22：591（1974）。 27。 Pentschew，A。和Garro，f。：哺乳老鼠的铅瘤性脑病及其对卟啉症神经疾病的影响。 Acta Neuropathol。，6：266（1966）。 28。 Potter，V。R.，Schneider，W。C.和Liebl，G。J。：新生大鼠组织生长和分化过程中的酶变化。 Cancer Res。，5：21（1945）。 29。 Rhyne，B。C.和Goyer，R。A。：实验性铅中毒中肾脏线粒体的细胞色素含量。 EXP。 mal。 Pathol。，14：386（1971）。 30。 Sanadi，D。R.和Jacobs，E。E。：细胞色素氧化酶区域（现场ILL）的氧化磷酸化测定。 JO：38（1967）。 31。 Scott，K。M.，Hwang，K。M.，Jurkowitz。 xxi！l。Biphys。Acta，57：37 I（1962）。25。Patel，A。J.，Michaelson，I。A.，Cremer，J.E。和Balazs，r。：哺乳的大脑的代谢，sucking剂的大鼠被无机铅陶醉。 J. Neurochem。，22：581（1974）。 26。 Patel，A。J.，Michaelson，I。 A.，Cremer，J。E.和Balazs，r。：年轻大鼠摄入铅的大脑中的代谢室内的变化。 J. Neurochem。，22：591（1974）。 27。 Pentschew，A。和Garro，f。：哺乳老鼠的铅瘤性脑病及其对卟啉症神经疾病的影响。 Acta Neuropathol。，6：266（1966）。 28。 Potter，V。R.，Schneider，W。C.和Liebl，G。J。：新生大鼠组织生长和分化过程中的酶变化。 Cancer Res。，5：21（1945）。 29。 Rhyne，B。C.和Goyer，R。A。：实验性铅中毒中肾脏线粒体的细胞色素含量。 EXP。 mal。 Pathol。，14：386（1971）。 30。 Sanadi，D。R.和Jacobs，E。E。：细胞色素氧化酶区域（现场ILL）的氧化磷酸化测定。 JO：38（1967）。 31。 Scott，K。M.，Hwang，K。M.，Jurkowitz。 xxi！l。A.，Cremer，J.E。和Balazs，r。：哺乳的大脑的代谢，sucking剂的大鼠被无机铅陶醉。J.Neurochem。，22：581（1974）。26。Patel，A。J.，Michaelson，I。A.，Cremer，J。E.和Balazs，r。：年轻大鼠摄入铅的大脑中的代谢室内的变化。J.Neurochem。，22：591（1974）。27。Pentschew，A。和Garro，f。：哺乳老鼠的铅瘤性脑病及其对卟啉症神经疾病的影响。Acta Neuropathol。，6：266（1966）。28。Potter，V。R.，Schneider，W。C.和Liebl，G。J。：新生大鼠组织生长和分化过程中的酶变化。Cancer Res。，5：21（1945）。 29。 Rhyne，B。C.和Goyer，R。A。：实验性铅中毒中肾脏线粒体的细胞色素含量。 EXP。 mal。 Pathol。，14：386（1971）。 30。 Sanadi，D。R.和Jacobs，E。E。：细胞色素氧化酶区域（现场ILL）的氧化磷酸化测定。 JO：38（1967）。 31。 Scott，K。M.，Hwang，K。M.，Jurkowitz。 xxi！l。Cancer Res。，5：21（1945）。29。Rhyne，B。C.和Goyer，R。A。：实验性铅中毒中肾脏线粒体的细胞色素含量。EXP。mal。Pathol。，14：386（1971）。30。Sanadi，D。R.和Jacobs，E。E。：细胞色素氧化酶区域（现场ILL）的氧化磷酸化测定。JO：38（1967）。 31。 Scott，K。M.，Hwang，K。M.，Jurkowitz。 xxi！l。JO：38（1967）。31。Scott，K。M.，Hwang，K。M.，Jurkowitz。 xxi！l。Scott，K。M.，Hwang，K。M.，Jurkowitz。xxi！l。M.和Brierly，G。P。：通过心脏线粒体运输离子。铅对线粒体反应的影响。
g-hop：相互作用重建的生成性手动对象和掌握合成
和一个锅的不同）或意图（例如通过刀与使用它进行切割），我们人类可以毫不费力地描绘出与日常生活中日常物体的这种互动。在这项工作中，我们的目标是构建一个可以同样生成合理的手动配置的计算系统。具体来说，我们学习了一个基于扩散的常规模型，该模型捕获了3D相互作用期间手和对象的关节分布。给定一个类别的描述，例如“握着板的手”，我们的生成模型可以合成人手的相对配置和表达（见图1个顶部）。我们解决的一个关键问题是，该模型是什么好的HOI表示。通常通过空间（签名）距离场来描述对象形状，但人的手通常是通过由发音变量控制的参数网格建模的。我们提出了一个均匀的HOI表示，而不是在生成模型中对这些不同的代表进行建模，并表明这允许学习一个共同生成手和对象的3D扩散模型。除了能够合成各种合理的手和物体形状的综合外，我们的扩散模型还可以在跨任务的辅助推理之前作为通用，而这种表示是所需的输出。例如，重建或预测相互作用的问题对于旨在向人类学习的机器人或试图帮助他们的虚拟助手来说是核心重要性。重建的视频重新投影错误）或约束（例如我们考虑了这些行沿着这些行的两个经过深入研究的任务：i）从日常交互剪辑中重建3D手对象形状，ii）鉴于任意对象网格，合成了合理的人类grasps。为了利用学到的生成模型作为推论的先验，我们注意到我们的扩散模型允许在任何手动对象配置给定的（近似）log-likelihood梯度计算（近似）log-likelihoodhoodhood。我们将其纳入优化框架中，该框架结合了先前的基于可能性的指南与特定于任务的目标（例如已知对象网格的合成）推理。虽然理解手动相互作用是一个非常流行的研究领域，但现实世界中的数据集限制了3D中这种相互作用的限制仍然很少。因此，我们汇总了7种不同的现实世界交互数据集，从而导致157个对象类别的相互作用长期收集，并在这些范围内训练共享模型。据我们所知，我们的工作代表了第一个可以共同生成手和对象的生成模型，并且我们表明它允许综合跨类别的各种手动相互作用。此外，我们还经验评估了基于视频的重建和人类掌握合成的任务的先前指导的推断，并发现我们所学的先验可以帮助完成这两个任务，甚至可以改善特定于特定于任务的状态方法。
引入EVO 2，一种生命所有领域的预测性和生成性基因组AI
当前的基因组模型与预测各种生物系统（尤其是真核基因组）突变的功能影响。机器学习方法在建模蛋白质序列和原核基因组方面表现出了一些成功。真核DNA的复杂性及其长期相互作用和调节元素提出了更多的挑战。
弱与在相互作用的标量量子场理论中的集成性破坏
我们考虑在铁磁状态的混合场三状态量子链中量子淬灭后的非平衡动力学。与Ising自旋链的类似设置相比，Potts模型具有更丰富的现象学，这部分源自频谱中的Baryonic兴奋，部分源自初始磁化和纵向场的各种可能的相对比对。我们通过结合半经典近似和精确的双向反应来获得激发光谱，并使用结果来解释我们观察到的各种动力学行为。除了恢复动态限制以及由于Bloch振荡与Ising链相似的振荡引起的Wannier-Stark局部性外，新颖的特征是淬火光谱中的Baryonic兴奋的前提。另外，当初始磁化和纵向场被错位时，限制和BLOCH振荡仅导致部分定位，而某些相关性保留了未抑制的轻孔行为，以及相应的纠缠侵入型。
基于加权的生成性学习损失的基于扩散的语音增强
基于扩散的生成模型最近在语音增强（SE）方面获得了研究，为常规监督方法提供了替代方案。这些模型将干净的语音训练样本转化为高斯噪声，通常以嘈杂的语音为中心，随后学习了一个典型的模型以扭转这一过程，从而有条件地在嘈杂的语音上。与受监督的方法不同，基于生成的SE通常仅依赖于无监督的损失，这可能会导致条件嘈杂的语音效率较低。为了解决这个问题，我们提议以ℓ2的损失来增加原始的扩散训练目标，以测量地面真相清洁语音与每个扩散时间阶段的估计之间的差异。实验结果证明了我们提出的方法的有效性。
从非合成性USH2A相关性视网膜炎的患者
众所周知，这是由于USH2A中存在“视网膜特异性”等位基因的原因。因此，出现至少一份视网膜特异性等位基因副本的患者将出现孤立的RP表型。高度复发的c.2276g> t突变是视网膜特异性等位基因（Lenassi等，2015）。在这里，我们报告了IPSC系列的生成，该患者从ARRP出现的患者和复合het erozygous c.2276g> t等位基因和另一个错位等位基因，C.7352 t> c，据我们所知，以前是未报告的。从患者皮肤活检中分离出人真皮成纤维细胞，并使用非整合性细胞调整-IPS 2.0 sendai重编程套件对重编程进行了重新编程。该套件包含仙台病毒（SEV）载体汽车，将OCT3/4，SOX2，KLF4和C-MYC转基因赋予了多脂能力。转变后三到四个星期，基于形态标准单独选择了类似IPSC的菌落。选择了Inmi005-A IPSC系列以进一步特征，因为它具有典型的IPSC菌落形态，该形态的紧密堆积的小细胞被尖锐的边界包围（图1 a）。使用逆转录（RT）-PCR确定外源载体的损失（图1 b）。通道12（p12）在SEV基因组和KLF4，KOS和C-MYC Cassettes的RT-PCR结果为阴性，类似于非转导的成纤维细胞，用作阴性对照。相比之下，被用作阳性对照的转导的成纤维细胞（纤维 + SEV）对四个靶标呈阳性。我们进行了
法律文件中的生成性AI，窃和侵犯版权
本文分为三个部分。第一部分研究生成的AI，特别是大型语言模型（LLMS）。It focuses especially on three crucial technical aspects of these tools that bear on the issues of plagiarism and copyright: the presence of copyrighted materials in the data training set, the ability of researchers to prompt the tools to reproduce verbatim entire sections of copyrighted material as outputs, and the possibility that entire sections of copyrighted materials could be reproduced verbatim as outputs in the absence of intentional prompting (in other单词，用户可以提示工具并在不知不觉中获得受版权保护的材料的可能性）。第二部分探讨了法律界对窃的概念所采取的混乱和不寻常的方法。与许多其他专业不同，并且与他们作为法律专业的学生的经历相反，通常鼓励律师“ pla窃”，使用样板文件或重用其他人撰写的整个简介。鉴于此，使用生成AI是否构成律师的“窃”？这个问题的答案几乎不清楚，并且取决于许多活动部件。最后，第三部分探讨了生成AI的使用如何有可能为在实践中使用LLM的律师提出版权侵权问题。已经针对生成AI开发人员提起了十二起诉讼，其中一些声称训练这些工具的过程构成了侵犯版权，因此任何使用工具的使用本身就是侵权。这些诉讼刚刚通过法院制度努力，因此，对某些侵权理论的最终司法解决仍然是多年的。但是，我们已经知道这些工具从数据培训中重现文本的能力的知识应使律师在使用LLMS时停顿。
形成性评论
进球3进球1：校园目标＃1：增加得分的6-8年级学生的百分比在Staar（德克萨斯州评估学术准备就绪的评估）上的年级或更高的人数从2025年8月到2025年8月。3目标2：校园将增加在2025年8月到2025年8月的STAAR数学成绩达到年级或更高的6-8年级学生的百分比。5目标3：AJB将开展活动，使学生在高中时满足大学，职业和军事准备（CCMR）要求。6进球4：校园将建立一个蓬勃发展的学习社区，如校园平衡计分中的80或更高分数所示。6目标5：校园将提高组织健康清单（OHI）确定的员工满意度。7目标6：校园将改善由净促销者得分确定的学生，员工，父母和社区感知。9进球7：校园将在2025年8月之前对A或B进行评级。10
生成性动力图形 - 代表性学习 -
在金融交易中进行检测至关重要，特别是对于确定诸如阴谋欺骗之类的复杂行为。传统机器学习方法主要集中在孤立的节点特征上，通常忽略了互互互操作节点的更广泛背景。基于图形的技术，尤其是图形神经网络（GNN），通过有效利用关系信息来推进该领域。但是，在现实世界中的欺骗检测数据集中，交易行为表现出动态，不规则的模式。措施欺骗检测方法虽然在某些方面有效，但仍在努力捕获动态和多样化的，不断发展的节点之间的关系的复杂性。为了应对这些挑战，我们提出了一个名为“生成动态图”模型（GDGM）的新颖框架，该框架对动态交易行为进行建模以及节点之间的关系，以学习阴谋欺骗检测的表示表示。具体来说，我们的方法结合了生成动态的潜在空间，以捕获时间模式和不断发展的市场条件。原始交易数据首先将其转换为时标的序列。然后，我们使用神经普通微分方程和门控反式单元对交易行为进行建模，以生成结合欺骗模式的时间动态的表示形式。此外，还采用了伪标记的结构和异质聚合技术来收集相关信息并提高阴谋欺骗行为的检测性能。对欺骗检测数据集进行的实验表明，我们的方法在检测准确性方面构成了最先进的模型。此外，我们的欺骗检测系统已成功部署在最大的全球交易市场之一中，进一步验证了所提出方法的实际适用性和性能。