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World File Search System重音
![arxiv：2501.14431v1 [CS.CL] 2025年1月24日](/simg/f\f73082de503903be6611b56563643f25eee5f89c.webp)
arxiv：2501.14431v1 [CS.CL] 2025年1月24日
大型语言模型（LLM）广泛应用于下游域。但是，用于高风险领域任务（例如金融投资和法律质量保证）的llms通常会在没有推理和解释的情况下生成简短的答案。这限制了用户根据其重音做出决策的保证。虽然原始的婴儿床表现出希望，但它在制作过程中缺乏自我纠正机制。这项工作引入了域o 1 s，可以通过监督的细调和树搜索来增强LLMS在域任务上的推理。我们构建了COT-Stock-2K和COT-Legal-2K数据集，以根据其判断力激活特定于域的原因步骤的微调模型。补充 - 我们提出选择性树探索，以自发探索解决方案空间和样品最佳推理路径以提高影响。我们还引入了证明得分，这是一种用于评估域模型的解释性的新指标，并以更丰富的评估尺寸补充了传统的授权指标。关于库存建议的广泛实验和质量保证任务的法律原因证明了域o 1 s的领先性能和解释性。我们的代码可在https：// anonymous.4open上找到。Science/r/domaino1s-006f/。
对批判性推理的基准测试LLM
大语言模型（LLM）批评和完善推理的能力对于他们在评估，反馈提供和自我完善中的应用至关重要。本文介绍了C ritic B Ench，这是一个综合基准，旨在评估LLMS批评和纠正其跨各种任务的推理的能力。c ritic b ench包括五个推理领域：数学，commensense，象征性，编码和算法。它编译了15个数据集，并结合了来自三个LLM家族的重音。利用C ritic b ench，我们评估和剖析了17个LLM在生成，批评和校正推理中的表现，即GQC推理，并分析影响LLM批判性推理的关键因素。我们的发现揭示了：（1）GQC能力中的线性关系，以批判性的训练显着增强了表现； （2）依赖于任务和校正效率的任务变化，面向逻辑的任务更适合纠正； （3）随着模型大小增加而减小的GQC知识不一致； （4）一种有趣的模型间批判模式，在批评较弱的模型方面，更强大的模型更能更好，而较弱的模型可以超越其自我评价中的更强的模型。我们希望这些对LLM的细微批评的见解将进一步促进LLM批评和自我改善1。
利用人工智能促进自主发音学习：音段和超音段特征视角 Senowarsito 1，S
本研究旨在调查使用人工智能进行自主发音学习的效果以及高年级学生使用人工智能进行自主发音学习的经验。以三宝垄 PGRI 大学一年级 32 名学生为样本，采用定量和定性方法进行解释性顺序混合方法研究。使用评估、访谈和教学材料评估作为工具。通过前测和后测，使用定量分析来评估学生的发音能力。使用 SPSS 进行定量数据分析。但是，使用定性分析来审查访谈。为了支持测试结果，对其进行了描述性检查。在使用基于 AI 的应用程序 ELSA 进行治疗后，发现 AI 的使用与自主发音学习之间存在显著相关性。但是，ELSA 也存在某些缺点。它似乎主要关注音段特征而非超音段特征。在提供的所有用于练习超音段特征的功能中，只有语调可用。虽然学生发现很难强调单词，但没有其他练习超音段特质的方法。实际上，ELSA 网站表示其课程涵盖了单词重音、语调、节奏、听力和对话等核心英语技能。因此，ELSA 的创建者可能会在继续改进其产品时考虑到这一批评。这意味着创作者能够响应客户或用户的顾虑或建议，这有助于产品的持续发展和成功。
LLM通过过程奖励指导树搜索
LLM自我训练中的最新方法主要依赖于LLM生成重音，并以正确的输出答案作为培训数据过滤那些。这种方法通常会产生低质量的微调训练集（例如，计划不正确或中间推理）。在本文中，我们开发了一种加强的自我训练方法，称为REST-MCTS ∗，基于将过程奖励指导与树搜索MCTS ∗集成在一起，用于收集高质量的推理痕迹以及每步价值以培训政策和奖励模型。REST-MCT ∗避免了通常用于通过基于树搜索的强化学习来训练过程奖励的每个步骤手动注释：给定的最终正确答案，REST-MCTS ∗能够通过估算此步骤的概率来推断正确的过程奖励，可以帮助您带来正确的答案。这些推断的奖励提供了双重目的：它们是进一步完善过程奖励模型的价值目标，并促进选择高质量的痕迹进行政策模型自我训练。我们首先表明，与先前的LLM推理基线相比，REST-MCTS ∗中的树搜索策略（如在相同的搜索预算中）具有更高的精度。然后，我们证明，通过使用该搜索策略作为培训数据所搜索的痕迹，我们可以不断增强多种迭代的三种语言模型，并超过其他自我训练算法（例如REST EM和自我奖励LM）。我们在https://github.com/thudm/rest-mcts上发布所有代码。
高风险AI系统的技术评估
误报。在垃圾邮件过滤器的情况下，高精度可确保合法电子邮件不会被错误地标记为垃圾邮件。量化AI系统的鲁棒性时，可以计算其对抗性鲁棒性，分布稳健性，稳健性，抗噪声或对输入变化的鲁棒性。对抗性鲁棒性衡量系统对距离指标限制的故意输入操作的弹性，该距离指标捕获了原始输入和对抗性示例之间的差异。分布（OOD）鲁棒性评估系统在训练分布之外的真实数据点上的性能。对噪声的鲁棒性评估（特定于域的）噪声被添加到输入数据时，可以评估性能稳定性。最后，针对输入变化的鲁棒性评估系统可以如何应对输入的系统变化，例如在图像数据的情况下旋转或亮度变化。这些指标与用例相关，从自动驾驶（系统必须在不利天气条件下可靠的自动驾驶）到语音识别，鲁棒性确保了准确的结果，例如在有重音或背景噪声的情况下。最后，可以使用类似于用于测量准确性的指标来检测AI系统中偏差的存在，但重要的是在不同的情况下应用。准确性测试的关键区别在于选择数据实例或方案，这应该代表我们期望相等的性能水平的测试用例。实践测试：技术挑战尤其是在作为访问社会或经济福利的工具的应用中（例如招聘系统），专门的指标，例如人口统计学，机会平等和预测平等可以用来评估不同群体是否从模型中获得相似的预测（或收益）。
脂质体对市场认可为药品的表征：分析方法，准则和标准化方案
脂质体是纳米大小的基于脂质的囊泡，其药物输送能力广泛研究。与标准携带者相比，它们具有更好的特性，例如改善现场靶向和药物释放，保护药物免受降解和清除的保护以及较低的毒性副作用。目前，科学文献对基于脂质体的系统进行了丰富的研究，而EMA和FDA已授权了14种类型的脂质体产品，而许多其他脂质体产品已获得国家机构的批准。尽管在过去的二十年中，人们对纳米构造和纳米医学的兴趣稳步增长，但由于纳米系统表征的内在复杂性，调节和标准化其发展和质量控制的所有阶段和质量控制的所有阶段仍然严重不足。在缺乏强大和标准化的方法（2型文档）的同时，已经提出了许多纳米系统研究指南（脂质和非脂质系统）的指南。因此，正在使用广泛的技术，AP PRACHES和方法论，从而产生可变质量的结果，并且很难相互比较。此外，此类文档通常受到更新的约束，并重写进一步使主题复杂化。在这种情况下，这项工作的目的是弥合脂质体表征的差距：此处据报道，适合脂质体特征的最新标准化方法（与Corre Sponding 2型文档有关），并以短暂而务实的方式进行了修订，重点是为阅读器提供艺术状态的实用背景。特别是，本文将对开发的方法进行重音，以评估脂质体市场认可所需的主要关键质量属性（CQA）。
肠道结肠炎患者的肠道果酱组的动力学
ulcerative结肠炎（UC）是一种主要影响结肠的炎症性肠病（IBD）的一种形式，导致频繁复发，住院，手术和终生发病率提高。1 UC的病原体可能是由宿主微生物组稳态中的中断驱动的，特定细菌分类群的改变和与结肠渗透性相关的微生物产物的变化。2然而，针对肠道微生物组的疗法，包括益生菌，抗体或粪便微生物移植（FMT），在治疗UC方面具有适度且不一致的影响，因为在不完全表征的微生物组中存在个体间差异，因此在治疗UC方面具有适度的影响。3，4特别是，非细菌微生物王国在UC途径中的作用，尤其是真菌，以及操纵人群对疾病过程的影响。肠道真菌和真菌属念珠菌先前已与UC的发病机理有关。Dys-Biosis，其UC患者显示念珠菌中相对不断变化。5此外，包括Dectin-1在内的真菌抗原感应基因中的遗传多态性已与严重的UC形式有关。6小鼠中念珠菌的口服膨胀加剧了Th17介导的洪水，7和纤维形式的念珠菌可以激活炎症的肿瘤，并诱导结肠Th17的重音。8有趣的是，在移植前患有粪便念珠菌的FMT患者表现出对微生物疗法的有利反应。109我们先前还表明，在一小部分UC患者中，在内窥镜活性和缓解粪便中富含念珠菌（N¼53）。
2型免疫效应器机制的扩展世界
引言2型免疫反应是基于关键生理过程的基础，从对内唑和副体的保护，从代谢适应和稳态到组织再生（Gause等，2013）；这些重音的失调可能会产生病理后果，例如过敏，组织修复受损或代谢疾病。这些广泛的局部和全身性特性反映了以下发现，即体内的免疫和非免疫细胞可以将其循环到2型效应器轨道中（Clancan-Rico等，2022）。2型范式的起源在于识别适应性免疫T细胞子群，该子群释放了作用于B细胞等“专业”免疫细胞（例如B细胞和巨噬细胞）上的作用于“专业”免疫细胞上的作用于“专业”免疫细胞上的作用。越来越多地，这种免疫力的范围已扩大到涵盖了一种多种细胞类型的多种多样性，这些细胞类型以高度合作和组织的方式具有免疫力和维修（Gause等，2020; Gieseck et al。2型免疫力结合了从无脊椎动物系统继承的进化上古老的防御和维修途径，并与自适应免疫系统提供的更为复杂的调节和协调。在驱动2型系统演变的力量中，内寄生物（玛丽氏嗜动物）和节肢动物骨质寄生虫的作用一直是寄生的。这些大型寄生虫的多样性及其多种逃避策略要求对宿主生存的防御机制进行相应的多样化，以微调每个特定的威胁。这可以解释为什么我们对2型免疫力的图片现在比最初设想的要广泛得多，并结合了专业传感器（传入），扩展（自适应），
非状态的气孔电导建模及其含义：从叶到生态系统
摘要。气孔结合（G S）的准确和有效的建模一直是跨尺度植被模型的关键挑战。大多数土地表面模型（LSM）的当前实践假定稳态G S，并预测了气孔对环境线索的重音，因为固定方案之间立即跳跃。但是，气孔的响应可能比光合作用的数量级要慢，并且在下一个模型时间步长之前，即使在半小时的时间表上，通常也无法达到稳定状态。在这里，我们在气候建模联盟中开发的LSM的植被模块中实现了一个简单的动态G S模型，并研究了由叶片到顶篷尺度的稳态假设引起的潜在偏差。与稳态模型相比，动态模型更好地预测了光合作用和气孔电导对使用叶片测试的光强度变化的时间响应。在生态系统频道模拟中，虽然G S滞后响应的影响在每月的综合泛滥方面可能并不重要，但我们的结果突出了在量化早晨和夜晚中量化型号时考虑这种效果的重要性，以及对Diur-nal Himentersesistations in ecoseSeceS的解释。类似物还表明，当气孔显示出不同的打开和闭合速度时，集成的流量中的偏差更为重要。此外，预后建模可以绕过稳态模拟所需的A-C I迭代，并且可以通过可比的构成成本来稳健地运行。总体而言，我们的研究表明了动态G S建模的影响，以提高LSMS的准确性和效率，并促进我们对植物与环境相互作用的理解。
可以充分反映模型的长期氮...
摘要。森林生态系统的氮（n）状态的变化可以通过改变土壤有机含量（SOM）分解，土壤酶活性和植物 - 土壤相互作用，直接和间接地影响其car（c）隔离潜力。但是，链接的C – N周期和SOM衰减的模型表示未通过实验数据得到很好的验证。在这里，我们使用来自现有实验性森林的长期全挥发性研究的大量数据来比较两个土壤模型的n扰动的响应，这些响应以不同的方式代表分解动态的n扰动性（第一阶衰变与微生物显式脱粒的重新确定重新介绍了Michaelis-Michaelis-enteren Kinetics）。这两个土壤模型与提供相同输入数据的常见植被模型耦合。对研究地点测得的N添加的关键反应包括植物分配的转移，以有利于木质生物量在地下碳输入上，土壤呼吸减少，颗粒有机含量（POM）的积累以及土壤C：N比的增加。植物模型并未捕获植物C分配中经常观察到的转移，而n添加了n添加，从而导致土壤反应的前提不佳。我们修改了植物c分配方案的参数，以促进木材生产，而不是添加n个添加物，从而显着改善了植被和土壤呼吸的重音。此外，为了引起土壤C库存的增加和c：n比的增加，如所观察到的，我们修改了土壤模型中POM的衰减速率。通过这些修改，两种模型均捕获了负面的土壤呼吸和阳性土壤C库存反应，