在创意写作过程的每个步骤中,作家都必须努力实现自己的创作目标和个人观点。这个过程会影响作家的真实感和他们对书面输出的参与度。人工智能流畅的文本生成可能会破坏重写的反思循环。我们假设故意生成不完美的中间文本可以鼓励重写并促使更高层次的决策。使用来自 27 个使用文本生成人工智能的写作会话的日志,我们描述了作家如何适应和重写人工智能建议,并表明中间建议显着激励和增加重写。我们讨论了这一发现的含义,以及研究如何利用人工智能写作支持工具中的中间文本来支持对创意表达的所有权的未来步骤。
1。Frangoul,H。等。exagamglogene自动赛,用于严重的镰状细胞疾病。n Engl J Med 390,1649–1662(2024)。2。忘记,B。G。胎儿血红蛋白的遗传持久性的分子基础。ann。N. Y. Acad。 SCI。 850,38–44(1998)。 3。 Wienert,B。等。 KLF1在英国HPFH中驱动胎儿血红蛋白的表达。 血液130,803–807(2017)。 4。 Wienert,B。等。 编辑基因组,以引入与胎儿球蛋白增加有关的有益天然发生的突变。 NAT COMUM 6,7085(2015)。 5。 Martyn,G。E.等。 近端启动子中的自然调节突变通过创建从头GATA1部位来提高胎儿球蛋白表达。 血液133,852–856(2019)。 6。 Martyn,G。E.等。 自然调节突变通过破坏BCL11A或ZBTB7A结合来提升胎儿球蛋白基因。 nat Genet 50,498–503(2018)。 7。 Frati,G。等。 CRISPR-CAS9治疗镰状细胞病的安全性和功效研究突出了特异性疾病的反应。 mol ther s1525-0016(24)00470–2(2024)doi:10.1016/j.ymthe.2024.07.015。 8。 Anzalone,A。V。等。 搜索和重新固定基因组编辑,无需双链断裂或供体DNA。 自然576,149–157(2019)。 9。 Coleman,M。B.等。 am。 J. Hematol。 42,186–190(1993)。 10。 Chen,P。J.等。N. Y. 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独立的质量编辑。nat Commun 13,1240(2022)。20。Magnani,A。等。对镰状细胞疾病的同种异体移植后混合嵌合体患者进行了广泛的多系数分析:对基因治疗的造血和植入阈值的见解。Haematologica 105,1240–1247(2020)。21。Sun,Y。等。 在小鼠中耐用基因校正的肺部干细胞的体内编辑。 科学384,1196–1202(2024)。 22。 Doman,J。L.等。 噬菌体辅助进化和蛋白质工程产生紧凑,有效的主要编辑者。 单元格186,3983-4002.E26(2023)。 23。 Wimberger,S。等。 同时抑制DNA-PK和POLθ提高了基因组编辑的整合效率和精度。 nat Commun 14,4761(2023)。 24。 Yan,J。等。 用内源性的小RNA结合蛋白改善原始编辑。 自然628,639–647(2024)。 25。 Levesque,S.,Cosentino,A.,Verma,A.,Genovese,P。&Bauer,D。E.通过调节核苷酸代谢,增强造血干和祖细胞中的质量编辑。 nat Biotechnol(2024)doi:10.1038/s41587-024-02266-4。 26。 核酸res。Sun,Y。等。在小鼠中耐用基因校正的肺部干细胞的体内编辑。 科学384,1196–1202(2024)。 22。 Doman,J。L.等。 噬菌体辅助进化和蛋白质工程产生紧凑,有效的主要编辑者。 单元格186,3983-4002.E26(2023)。 23。 Wimberger,S。等。 同时抑制DNA-PK和POLθ提高了基因组编辑的整合效率和精度。 nat Commun 14,4761(2023)。 24。 Yan,J。等。 用内源性的小RNA结合蛋白改善原始编辑。 自然628,639–647(2024)。 25。 Levesque,S.,Cosentino,A.,Verma,A.,Genovese,P。&Bauer,D。E.通过调节核苷酸代谢,增强造血干和祖细胞中的质量编辑。 nat Biotechnol(2024)doi:10.1038/s41587-024-02266-4。 26。 核酸res。在小鼠中耐用基因校正的肺部干细胞的体内编辑。科学384,1196–1202(2024)。22。Doman,J。L.等。噬菌体辅助进化和蛋白质工程产生紧凑,有效的主要编辑者。单元格186,3983-4002.E26(2023)。23。Wimberger,S。等。同时抑制DNA-PK和POLθ提高了基因组编辑的整合效率和精度。nat Commun 14,4761(2023)。24。Yan,J。等。 用内源性的小RNA结合蛋白改善原始编辑。 自然628,639–647(2024)。 25。 Levesque,S.,Cosentino,A.,Verma,A.,Genovese,P。&Bauer,D。E.通过调节核苷酸代谢,增强造血干和祖细胞中的质量编辑。 nat Biotechnol(2024)doi:10.1038/s41587-024-02266-4。 26。 核酸res。Yan,J。等。用内源性的小RNA结合蛋白改善原始编辑。自然628,639–647(2024)。25。Levesque,S.,Cosentino,A.,Verma,A.,Genovese,P。&Bauer,D。E.通过调节核苷酸代谢,增强造血干和祖细胞中的质量编辑。nat Biotechnol(2024)doi:10.1038/s41587-024-02266-4。26。核酸res。Brinkman,E。K.,Chen,T.,Amendola,M。&Van Steensel,B。通过序列痕量分解对基因组编辑的易于定量评估。42,E168(2014)。 27。 Brusson,M。等。 新型的慢病毒载体,用于结合基因添加和基因沉默策略的镰状细胞疾病基因治疗。 mol the核酸32,229–246(2023)。 28。 Gaudelli,N。M.等。 腺嘌呤基础编辑者的定向演变,活动增加和42,E168(2014)。27。Brusson,M。等。 新型的慢病毒载体,用于结合基因添加和基因沉默策略的镰状细胞疾病基因治疗。 mol the核酸32,229–246(2023)。 28。 Gaudelli,N。M.等。 腺嘌呤基础编辑者的定向演变,活动增加和Brusson,M。等。新型的慢病毒载体,用于结合基因添加和基因沉默策略的镰状细胞疾病基因治疗。mol the核酸32,229–246(2023)。28。Gaudelli,N。M.等。腺嘌呤基础编辑者的定向演变,活动增加和
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Porgy 是一种基于端口图重写的可视化交互式建模工具。在 Porgy 中,系统状态由端口图表示,系统的动态演化通过端口图重写规则定义。策略表达式用于控制规则的应用,更准确地说,策略表达式既指示重写推导中每一步要应用的规则,也指示应用规则的图中位置(后者通过聚焦构造完成)。一些策略构造受到术语重写语言的强烈启发,例如 Elan Borovansk´y 等人(1998 年)、Stratego Visser(2001 年)和 Tom Balland 等人(2007 年)。术语重写语言中不存在聚焦运算符(尽管它们依赖于隐式遍历策略)。通过目标图中和定位端口图重写规则中可区分的位置和禁用子图来直接管理策略表达式中的位置是该语言的原始特征,并使用定位构造进行管理。本文档描述了策略表达式的具体语法,解释了如何使用不同类型的构造,并提供了示例。完整的形式语法在 Fern'andez 等人 (2019) 中进行了描述。有关 Porgy 的更多信息,我们请读者参阅 Pinaud 等人 (2012)(交互功能)、Fern'andez 等人 (2019)(语言的初步版本)、Fernandez 等人 (2018)(社交网络示例)和 Varga (2018)(规则应用条件)。
Q1。 编写一种计算和显示N. Q2阶乘的算法。 编写一个没有参数的函数,可以计算并返回阶乘N. Q3。 使用先前的函数,编写一种计算并显示N. Q4阶乘的算法。 编写一个函数,该函数可以计算并返回N. Q5的阶乘。 使用先前的函数,编写一种计算并显示N. Q6阶乘的算法。 通过用过程替换函数来重写Q3的算法。 Q7。 通过用过程替换函数来重写Q5的算法。Q1。编写一种计算和显示N. Q2阶乘的算法。编写一个没有参数的函数,可以计算并返回阶乘N. Q3。使用先前的函数,编写一种计算并显示N. Q4阶乘的算法。编写一个函数,该函数可以计算并返回N. Q5的阶乘。使用先前的函数,编写一种计算并显示N. Q6阶乘的算法。通过用过程替换函数来重写Q3的算法。Q7。 通过用过程替换函数来重写Q5的算法。Q7。通过用过程替换函数来重写Q5的算法。
给定一个图重写系统,如果图 G 具有图重写的左模式非冲突匹配的非空最大集合,使得在并行应用重写之后,我们得到一个与 G 同构的图,则图 G 为奎因图。此类图表现出新陈代谢,它们可以繁殖,也可以消亡,当通过随机重写算法减少时。这些是使用 chemlambda、lambda 演算或交互组合器的人工化学实验页面的介绍性说明,可从入口页面 chemlambda.github.io [ 13 ] 获得。实验被捆绑成页面,所有页面都基于程序库、包含数百个图表的数据库以及大约 150 页文本注释的数据库和超过 200 个动画的集合,其中大多数可以通过程序实时重做。这些实验中有其他贡献者的公共存储库链接,其中包含这些程序的 python、haskell、awk 或 javascript 版本。
简介 AI文案和AI改写是利用人工智能(AI)创建和处理文本内容的过程[1]。这些过程包括使用机器学习算法和神经网络来生成可用于文案、营销、新闻、宣传、博客、教育等各个领域的文本 [2]。在技术和营销快速发展的背景下,人工智能文案和人工智能改写变得越来越重要,因为它们可以显著加快内容创作过程并提高其质量 [3]。现代人工智能技术使我们能够创建质量不逊于人类编写的文本的文本。这为商业开辟了新的机会,因为它降低了内容创作的成本并提高了其有效性[4]。然而,尽管人工智能在文案撰写和改写中的应用有诸多优势,但也引发了许多与所创作文本的语言特征有关的问题,以及对文案撰写的新挑战 [1]。本研究旨在分析人工智能生成文本的语言特征并确定文案写作面临的新挑战。在