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World File Search System理解
LLMS中的图像理解
项目描述。大型语言模型（LLMS）的令人印象深刻的成功引发了管理多种方式以外的多种方式的需求。结果，已经出现了大型多模型（LMM），例如GPT-4V，GEMINI，DEEPSEEK-VL和QWEN2-VL。这些模型可以理解涉及视觉和语言的说明并采取行动，即，它们使用户能够上传图像并与LLM讨论。原则上，多模式变压器（例如剪辑和碎片）旨在处理文本和图像输入。这些模型在关节空间中处理视觉和文本数据。这使他们可以理解文本并将其连接到视觉表示。一般框架如下：i）图像特征首先是通过视觉变压器（例如VIT）提取的，该vit将视觉数据转换为嵌入，ii）文本输入由语言模型处理，该模型将文本模型转换为自己的嵌入，然后iiii iii）通过共享的变压器结构或通过交叉说明机构将两个嵌入式处理在一起。但是，有一些架构细节将这些模型彼此区分。
对尼古丁成瘾的遗传敏感性：我们对CHRNA5/A3/B4基因簇的理解的进步和缺点
Romain Icick，Benoît忘记，IsabelleCloëz-Tayarani，StéphaniePons，Uwe Maskos等。遗传对尼古丁成瘾的易感性：我们对ChrNA5/A3/B4基因群集的理解的进步和缺点。Neuropharmacology，2020，177，pp.108234。10.1016/j.neuropharm.2020.108234。Pasteur-02936148
探索获得性脑损伤后认知触发性异质性：提示理解的聚类分析
Natacha Cordonier，Marion Fossard，YvesTillé，Maud Champagne-Lavau。探索获得性脑损伤后认知务实的异质性：提示理解的聚类分析。《美国语言病理学杂志》，2023，32（6），第2752-2767页。10.1044/2023_AJSLP- 22-00389。hal-04330850
药品专利布局：从药物发现角度理解专利的新方法
专利在药物发现过程中发挥着至关重要的作用，它为发现提供法律保护并激励对研发的投资。通过识别专利数据资源中的模式，研究人员可以深入了解制药和生物技术行业的市场趋势和优先事项，并提供有关更基本方面的更多观点，例如潜在新药靶点的出现。在本文中，我们使用专利丰富工具 PEMT 来提取、整合和分析罕见病 (RD) 和阿尔茨海默病 (AD) 的专利文献。随后对底层专利格局进行系统回顾，以解读这些疾病的专利趋势和应用。为此，我们讨论了参与 AD 和 RD 药物发现研究的知名组织。这使我们能够从特定组织（制药或大学）的角度了解 AD 和 RD 的重要性。接下来，我们分析专利与单个治疗靶点的历史重点，并将其与市场情景相关联，从而确定疾病的突出靶点。最后，我们借助专利确定了这两种疾病中的药物再利用活动。这项研究发现，现有的再利用药物和适用于适应症领域的新型潜在治疗方法均已实现。该研究证明了专利文献的适用范围已从法律扩展到药物发现、设计和研究，从而为未来的药物发现工作提供了宝贵的资源。
llms，chatgpt，接地，含义和理解
摘要：除了（Little）Openai可能对我们隐瞒的内容外，我们都知道（粗略地）大型语言模型（LLM）（例如ChatGpt）工作（其庞大的文本数据库，统计数据，矢量表示和大量参数，下一个单词培训等）。但是，我们当中没有人能说（衷心地），我们对Chatgpt所证明的能力对这些资源的作用并不感到惊讶。这甚至驱使我们中的一些人得出结论，Chatgpt实际上理解了。它不正确。，但我们了解它如何做能做的事情也不正确。我会建议一些有关良性“偏见”的预感 - 在LLM量表上出现的会议约束可能会帮助ChatGpt的表现比我们预期的要好。这些偏见是语言本身，LLM量表的本质上固有的，它们与Chatgpt缺乏的是紧密相关的，这是直接的感觉运动接地，可以将其单词与引用者及其命题联系起来。这些收敛性偏见与（1）间接言语基础在直接感觉运动基础上的寄生虫有关，（2）语言定义的循环，（3）语言生产和理解的“镜像”，（4）在LLM量表上以LLM量表的命题中的标志性，（（5）人类的“人类知识）”，也许是“类别”的“类别”。乔姆斯基的猜想是关于思想定律。博览会将以与Chatgpt-4的对话形式。
黑色素瘤和微生物群：当前的理解和未来方向
*通信：jmcquade@mdanderson.org（J.M.），zarourhm@upmc.edu（H.Z.），laurence.zitvogel@orange.fr（l.z。）。作者贡献评论和编辑和第一作者：B.R。研讨会主任兼联合首先作者：T.J.和L.M.策划相关文献和评论：C.K.B.审查和编辑：M.B.，A.B.，N.C.，K.C.，G.H.，F.M.，K.D.M.，M.M.，S.P.，Z.R.，E.S.研讨会注释，概念化和写作 - 审查和编辑：D.D。和L.D.写作 - 评论和编辑：H.C.H.和M.I.用L. Zhao：G.K。的意见写了“炎症和'omics''一章。概念化和写作 - 审查和编辑：G.D.S.-P。和R.F.S.讨论小组负责人以及审查和编辑：G.T。和M.V.D.B.联合主席兼共同主席和共同对应作者：J.M.和H.Z.概念化，审查，编辑，联合主席以及共同的和共同的作者：L。Zitvogel。
理解混合：单倍二倍体来拯救
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
神经科学在理解情绪智力中的作用...
“ Chisinau Czu的Ion Creanga” Spu：159.942.072 doi：10.46727/c.7-8-11-2024-p224-234摘要。劳动迁移影响原籍国的家庭和社区，从而在关系动态和留下的情绪状态下产生重大变化。本文探讨了在该国仍在该国照顾未成年人的成年人的互动，在研究框架内分析压力如何影响情绪智力（人际关系和人际智力，人际关系和人际关系，理解自己的情绪，对自己的情绪，对自己的情绪的调节，对他人的情绪和其他人的情感和情感的理解）。还讨论了缓解负面影响和支持该人群情绪智力发展的可能策略。关键词：神经科学，压力，情绪智力，迁移，成人rezumat。migrația forțeieidemuncăafectează家族foreminit基liniletion din țAcest ArticolExploreazăinteracțiunea dintre dintre neuroștiInțeInteligențaemoțAdulții a ad adulții a a aumastr a a a avea a avea avea grijgrijădeMineri inteligențaemoțachionom（inteligența interapSersonAl月，iNterpersonală，nțelegerea emoțiilor proprii，reglarea emoțiilor proprior， - nțelegerea emo emoțiiilor si regorlalți si recolararea si recolararea emoțiiilor celor celorlalalalalallalalallalalallalallalallal celorlalalallalalallalalallalți。cuvinte-cheie：neuroștiință，stres，inteligenț emoțonionin，migrație，adulți还讨论了改善负面影响和支持该人群情绪智力发展的可能策略。
对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解
大型语言模型（LLMS）因其在各种任务中具有出色的属性和多功能性而被越来越多地认可。但是，与这些模型相关的高推理成本尚未得到关注，尤其是与现有研究中培训成本的关注相比。响应这一差距，我们的研究在广泛的NLP任务中对LLM推断能量进行了全面的基准测试，我们在其中分析了不同的模型，任务，提示和系统相关因素对推理能量的影响。具体来说，我们的经验揭示了几个有趣的见解，包括将推理能量与输出令牌长度和响应时间的密切相关。此外，我们发现量化和最佳批量大小以及针对性的及时短语可以显着降低能量使用。这项研究是第一个在各种各样的各个方面进行彻底基准的LLM，从而提供了见解并提供了一些提高模型部署能源效率的建议。
分层动态编码协调大脑中的语音理解
语音理解需要人类大脑将声波转换为意义。为此，大脑会生成一个特征层次结构，将感官输入转换为越来越抽象的语言属性。然而，人们对这些分层特征的生成和持续协调方式知之甚少。在这里，我们提出每个语言特征都在大脑中动态表示，以同时表示连续事件。为了检验这个“分层动态编码”（HDC）假设，我们使用时间分辨的大脑活动解码来跟踪语言特征综合层次结构的构建、维护和整合，涵盖声学、语音、亚词汇、词汇、句法和语义表示。为此，我们为 21 名参与者录制了脑磁图 (MEG)，让他们听了两个小时的短篇故事。我们的分析揭示了三个主要发现。首先，大脑逐步表征并同时维持连续的特征。其次，这些表征的持续时间取决于它们在语言层次中的级别。第三，每个表征都由动态神经代码维护，该代码以与其相应的语言水平相称的速度发展。这种 HDC 可以随时保持信息，同时限制连续特征之间的干扰。总体而言，HDC 揭示了人类大脑在自然语音理解过程中如何不断构建和维持语言层次，从而将语言理论锚定到其生物学实现上。