XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System推断
评估BERT和CHATGPT模型中的推断，释义和相似性任务
摘要。本文的目的是研究在机械工程领域的Chatgpt和Bert模型的应用。在机器学习的背景下，ChatGPT和BERT模型可以应用于各种自然语言处理任务，例如根据文档的特定版本分析技术文档和构建说明，诊断出故障或客户服务。本文讨论了Bert和Chatgpt模型的基本特征，其起源，还研究了主要的建筑特征，并确定了模型的主要优势和缺点。论文分析并选择各种自然语言处理任务，以测试模型在机器学习中理解自然语言的能力。选定的标准任务分为语义组，以在三个领域的每个领域中识别Chatgpt和Bert模型的功能：逻辑推理任务，释义任务和文本相似性任务。本文还讨论了操作设计的概念，该概念涉及开发指导模型产生所需输出的输入。本文定量分析并比较了基于BERT和CHATGPT模型的性能。发现和研究了自然语言理解任务中Chatgpt模型瓶颈的原因。考虑使用Mivar方法对CHATGPT模型性能的可能改进。
信息论和变分推断的平方和松弛
摘要 我们考虑香农相对熵的扩展，称为 f -散度。三个经典的相关计算问题通常与这些散度有关：(a) 根据矩进行估计，(b) 计算正则化积分，以及 (c) 概率模型中的变分推断。这些问题通过凸对偶相互关联，并且对于所有这些问题，在整个数据科学中都有许多应用，我们的目标是计算上可处理的近似算法，这些算法可以保留原始问题的属性，例如潜在凸性或单调性。为了实现这一点，我们推导出一系列凸松弛，用于从与给定特征向量相关的非中心协方差矩阵计算这些散度：从通常不易处理的最佳下限开始，我们考虑基于“平方和”的额外松弛，现在它可以作为半定程序在多项式时间内计算。我们还提供了基于量子信息理论的谱信息散度的计算效率更高的松弛方法。对于上述所有任务，除了提出新的松弛方法外，我们还推导出易于处理的凸优化算法，并给出了多元三角多项式和布尔超立方体上的函数的说明。
hetegen：在资源约束设备上对大语言模型的异质平行推断
模型压缩（Dettmers等人，2022; Xiao等。，2022; Frantar等。，2022）压缩参数权重以减少参数存储器的位宽和低级操作，包括KV-CACHE管理（Kwon等人，2023年）和融合的注意内核（Dao等人，2022b）已提出通过系统选择来减少记忆使用量。但是，他们节省内存的能力仍然远非预期。零下载（Ren等人，2021; Aminabadi等。，2022b）提议将未使用的参数卸载到CPU内存和磁盘上，以大大降低内存成本，但它导致速度明显损失。flexgen（Sheng等人，2023）通过计算CPU中的注意力和计算重叠I/O中的注意力，改善了大批次推理的卸载吞吐量。但是，FlexGEN对CPU和I/O资源的利用仍然有限，并且不会有效地减少稀疏输入的延迟。
通过推断出明显的摘要 - 特征夹子凝视：通过视觉语言模型进行一般凝视估计
凝视估计方法由于测试和训练数据之间的域间隙，在跨不同领域进行评估时，经常会出现明显的表现降解。现有方法试图使用各种主要的概括方法来解决此问题，但由于凝视数据集的多样性有限，例如外观，可穿戴和图像质量，因此很少成功。为了克服这些限制，我们提出了一个名为Clip Gaze的新型框架，该框架利用预先训练的视觉模型来利用其可转移的知识。我们的框架是第一个利用视觉和语言跨模式的方法来进行凝视任务。具体来说，我们通过将其从凝视式的功能推开，可以通过语言描述灵活构建，从而提取了与凝视的功能。要学习更多合适的提示，我们建议一种个性化的上下文优化方法，以提示提示。此外，我们还利用凝视样本之间的关系来完善视线相关特征的分布，从而提高了凝视估计模型的概括能力。的实验实验表明，在四个跨域评估上，夹具凝视的表现出色。
DeepGoplus推断的数值稳定性
卷积神经网络（CNN）目前是可用的最广泛使用的深神经网络（DNN）架构之一，并实现了许多问题的最新性能。最初应用于计算机视觉任务，CNN可与具有空间关系的任何数据（图像之外）很好地运行，并且已应用于不同的领域。然而，最近的作品强调了DNN中的数值稳定性挑战，这也与它们对噪声注入的已知敏感性有关。这些挑战可能会危害其性能和可靠性。本文研究了预测蛋白质功能的CNN DeepGoplus。deepgoplus已经达到了最先进的性能，并可以成功利用并注释蛋白质组学中出现的蛋白质序列。我们通过量化基础流量数据扰动而产生的数值不确定性来确定模型推理阶段的数值稳定性。此外，我们探索了使用降低精确的浮点数格式进行DeepGoplus推断的机会，以减少记忆消耗和延迟。这是通过使用Monte Carlo Arithmetic仪器执行的来实现的，该技术可以在实验上量化点功能操作误差和VPREC，该工具以可自定义的流量流动点上的精度格式模仿结果。焦点放在推理阶段，因为它是DeepGoplus模型的主要交付，广泛适用于不同环境。总的来说，我们的结果表明，尽管DeepGoplus CNN在数值上非常稳定，但只能通过较低精确的流动点格式选择性地实现。我们得出的结论是，从预先训练的DeepGoplus模型中获得的预测在数值上非常可靠，并且有足够的现有旋转点格式有效。
Lagrangian操作员推断通过结构增强...
复杂的机械系统通常由于能量耗散机制，材料本构关系或几何/连通性机制中存在非线性而表现出强烈的非线性行为。这些系统的数值建模导致具有潜在拉格朗日结构的非线性全阶模型。这项工作提出了一种通过结构化的机器学习来增强Lagrangian运算符推理方法，以学习非线性机械系统的非线性降低阶模型（ROM）。这种两步方法首先通过拉格朗日操作员推断学习了最合适的线性拉格朗日ROM，然后提出了一种具有结构的机器学习方法，以学习减少空间中的非线性。所提出的方法可以完全从数据中学习具有结构性的非线性ROM，这与现有的操作员推理方法需要了解非线性术语的数学形式。从机器学习的角度来看，它通过提供知情的先验（即线性Lagrangian ROM结构）来加速培训结构的神经网络，并通过在减少空间上运行来降低网络培训的计算成本。该方法首先在两个模拟示例中证明：保守的非线性棒模型和具有非线性内部阻尼的二维非线性膜。最后，该方法在实验数据集中证明了该方法，该数据集由从圈接头束结构中获得的数字图像相关测量值组成，从中可以从中获得预测模型，该模型可以准确地捕获幅度依赖性频率和阻尼特性。数值结果表明，所提出的方法产生可概括的非线性ROM，这些ROM表现出有界的能量误差，可靠地捕获非线性特征，并在训练数据制度之外提供准确的长期预测。
介导的NK细胞的靶向靶向肿瘤... 与IRF2BPL基因变异的新型人类神经发育和神经退行性疾病 - 机械和治疗途径 leimusertib在临床前患者中具有抗肿瘤活性 - MACC1调节LGR5以促进结直肠癌的癌症干细胞特性 干细胞研究 研究文章NCBench：提供开放，可重复的，透明的， 癌症中与心血管健康相关的生活质量 干细胞研究 利用大型语言模型进行数据分析自动化 杂种免疫患者的后盘后状况的可能性；来自德国国家队列（Nako）的数据 评估基于机器学习的分类... 5-羟色胺转运蛋白依赖性组蛋白的血2-胎盘中有助于神经发育转录组 新型的色氨酸羟化酶抑制剂TPT-001逆转PAH，血管重塑和增殖 - 炎性基因表达 心脏发展和再生 - 多器官的努力 PRDM16突变确定性别特异性的心脏代谢，并识别两个新型的心脏代谢调节剂 早期小脑发育的调节 单细胞线粒体DNA突变中的伪影分析错误的系统发育推断 新型多动睡眠的分子演变
抽象背景可以通过特异性靶向触发抗体依赖性细胞介导的细胞毒性（ADCC）或通过遗传工程来表达嵌合抗原受体（CARS）来增强自然杀伤（NK）细胞的抗肿瘤活性。尽管抗体或汽车靶向，但某些肿瘤仍然对NK细胞攻击具有抗性。已知ICAM-1/LFA-1相互作用对NK细胞的自然细胞毒性的重要性，但它对ERBB2（HER2）特异性抗体曲妥珠单抗和ERBB2-培养基介导的NK细胞细胞毒性抗乳腺癌细胞诱导的ADCC的影响。方法，我们使用了表达高亲和力FC受体FcγRIIIA的NK-92细胞与曲妥珠单抗或ERBB2- CAR工程NK-92细胞（NK-92/5.28.Z）以及与ERBB2-CAR-2-CAR-2-CAR-2-CARID-ICAMID CYAMIS CYMINIC CYMINID CYMINIC CYMINID-CAR-2-CAR-2-CAR-92细胞（NK-92/5.28.z）结合使用，并或替代阻断NK细胞上的LFA-1。此外，我们特别刺激了FC受体，CAR和/或LFA-1，以研究其在免疫突触时的串扰，及其对抗体靶向抗体或靶向的NK细胞中脱粒和细胞内信号的贡献。结果阻断了LFA-1或ICAM-1的不存在会在曲妥珠单抗介导的ADCC中显着降低细胞杀伤和细胞因子释放，以针对ERBB2-阳性乳腺癌细胞，但在靶向汽车的NK细胞中并非如此。用5-Aza-2'-脱氧胞苷进行预处理，诱导ICAM-1上调，并反转ADCC中的NK细胞耐药性。此外，刺激抑制性NK细胞检查点NKG2A曲妥珠单抗单独没有充分激活NK细胞，需要额外的LFA-1共同刺激，而在CAR-NK细胞中ERBB2型车的激活会诱导的有效脱粒化，而与LFA-1无关。总内反射荧光单分子成像表明，CAR-NK细胞与排除ICAM-1的肿瘤细胞形成了不规则的免疫学突触，而曲妥珠单抗形成了典型的外周上分子超分子激活簇（PSMAC）结构。从机理上讲，ICAM-1的缺失不会影响ADCC期间的细胞 - 细胞粘附，而是导致通过PYK2和ERK1/2的信号降低，这是由CAR介导的靶向本质上提供的。
使用纯合性和机器学习的运行来解除近交和推断自我施肥率的来源
纯合性（ROHS）的运行表明，由于12个密切相关的个体的交配，纯合性和近交表明。自我施用可能是近交的主要来源，它可以提高基因组-13宽的纯合性，因此也应该产生长的ROH。在保护和选择性育种的背景下，ROH经常用于14个摊位，以及15个人群及其人口统计学历史的血缘关系，但尚不清楚ROH特征如何通过16个SELFIF改变，并且是否会因人口统计学变化而引起的期望的杂交签名。使用Simu-17恋爱，我们研究了繁殖模式和人口统计学历史对ROHS的影响。我们应用18个随机森林来识别ROH的独特特征，这表明近交源不同。19，我们指出了ROH的不同特征，可用于更好地表征20个近代人的类型，并预测脱落率和复杂的人口统计学历史。使用21个额外的模拟和四个经验数据集，两个来自高度构成物种，两个来自22个均值，我们预测率率并验证我们的估计。我们发现，即使有复杂的人口统计学，自我剥夺率也成功识别出23个。人口遗传汇总统计数据提高了24算法的准确性，特别是在存在额外的近交（例如，人口瓶中25颈）的情况下。我们的发现强调了ROHS在解散与26种近交源相关的混杂因素中的重要性，并证明了无法区分这些来源的情况。27此外，我们的随机森林模型还为社区提供了一种新的工具，用于使用基因组数据推断出率28。29
从行动和说明中推断出代理的目标
当人类合作时，他们经常通过言语交流和非语言诉讼来协调自己的活动，并使用此信息推断共同的目标和计划。我们如何建模这种推论能力？在本文中，我们介绍了一个合作团队的模型，其中一个代理人（校长）可以将有关其共同计划的自然语言指示传达给另一个代理人，助手，使用GPT-3作为指导说法的可能性功能。然后，我们展示了第三人称观察者如何通过采取行动和指令的多模式贝叶斯逆计划来推断团队的目标，从而在代理人将采取行动并合理地实现目标的情况下计算后验分布对目标的后验分配。我们通过将这种方法与多代理网格世界中的人类目标推断进行比较来评估这种方法，发现我们的模型的推论与人类的判断非常紧密相关（r =0。96）。与仅采取行动的推论相比，我们发现指示会导致更快，不确定的目标推断，从而强调了言语交流对合作社的重要性。引言为了度过合作生活，像我们本身这样的社会代理人必须将口头和非语言信息同时整合到他人思想的连贯理论中，从而推断出有关共享或个人目标和计划的推论，这些目标和计划可以用作合作行动的指导。是什么解释了人类的这种推论能力，如何才能告知合作AI系统的表现？2017）。我们通过基于认知能力的悠久传统来迈出答案的步骤，即人类语言和行动将其视为贝叶斯解释的过程：一方面，贝叶斯理论理论（BTOM）认为，人类通过推断出这些行动来推断这些行动，这些行动将这些行动推断为这些行动，这些行动将这些行动解释为理性（Baker，saxe，saxe and saxe and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and 2009;另一方面，比率语音法案（RSA）理论表明，人类不仅在裸语义上，而且是他们所暗示的务实意图（Goodman andStuhlmüller2013; Goodman and Frank 2016）。由于这些框架中的每个框架都是根据贝叶斯的范围而在精神状态上提出的，这些状态可能会解释观察到的