XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System错误
dds-e-sim：基于变压器的生成框架，用于模拟DNA数据存储中易用错误的序列
摘要。单倍型组装是重建在母体和父亲遗传的染色体拷贝上等位基因组合的问题。单个单倍型对于我们对不同变体组合如何影响表型的理解至关重要。在这项工作中，我们专注于单个二倍体基因组的基于读取的单倍型组件，该组件直接从变体基因座的读取对齐中重建了两种单倍型。我们介绍了Ralphi，这是一种新颖的深入强化学习框架单倍型组装的框架，该框架将深度学习的代表力与强化学习的代表力整合在一起，以准确地将片段读取其各自的单倍型集。为了为增强学习设定奖励目标，我们的方法将问题的经典减少到片段图上的最大片段切割公式中，其中节点与读取和边缘权重相对应捕获共享变体站点上读取的冲突或一致。我们在1000个基因组项目中衍生自基因组的片段图拓扑数据集上训练了Ralphi。我们表明，在标准人类基因组基准中，在短和长的范围内，Ralphi始终以在明显和长的覆盖范围下以相当或更长的单倍型块长度在最新的读取状态下达到较低的错误率。Ralphi可从https://github.com/popiclab/ralphi获得。
根据chatgpt的说法，生成的AI检测器高度错误 - 易于出现：
1。AI的人类写作模仿：生成的AI模型经过训练，可以产生与人写作非常相似的文本。这使得探测器很难区分AI生成的和人编写的内容，尤其是当AI输出精心制作时。2。上下文依赖性：AI检测器通常依赖于上下文依赖的模式或功能。人类撰写的文本可以表现出相似的模式或样式，因此准确识别AI生成的内容的挑战。3。微妙的差异：虽然AI可能会产生带有明显符号的文本（例如某些重复模式或不自然的措辞），但这些差异通常是微妙的，并且在所有类型的内容中都不一致。这两个会导致误报（AI标记为人写）和假否定性（AI内容未被发现）。4。不断发展的AI模型：随着生成AI模型的改善，它们变得更好地避免了训练探测器的模式。这为检测器创造了一个移动的目标，该目标可能难以快速适应新的AI写作技术。5。缺乏通用特征：没有单一的万无一失的指标AI生成的内容。ai可以用各种样式，音调和结构编写，从而使探测器很难依靠固定的，普遍可识别的特征。6。培训数据偏差：AI检测器通常是在特定数据集上训练的，如果数据不涵盖广泛的AI写作可能性，则检测器可能无法识别AI生成的文本的某些样式或变体。7。连贯但浅的输出：AI可以产生语法正确且相干的文本，但有时缺乏深刻的理解或细微差别。检测器可能很难将这种类型的浅但合理的文本与真实的人写作区分开。
IBM 在量子计算错误检测方面取得重大飞跃
药物；大大加快人工智能系统对自动驾驶和太空旅行等时间敏感型操作的响应时间；优化拥堵城市的交通管制；帮助飞机更好地应对极端湍流；加快天气预报，让当地更好地应对潜在灾难，并优化供应链系统，实现更高效的交付时间并节省成本。
FFPE DNA 显示出两种主要错误特征，它们源自胞嘧啶和甲基胞嘧啶的脱氨作用，可以使用不同的修复策略来缓解
摘要避免由损伤引起的测序错误是准确识别 DNA 样本中中到稀有频率突变的关键步骤。在 FFPE 样本中，胞嘧啶部分的脱氨作用代表了导致 DNA 材料丢失和测序错误的重大损伤。在这项研究中，我们证明，虽然胞嘧啶和甲基化胞嘧啶部分的脱氨作用造成的损伤会导致 C 到 T 的转换升高，但错误概况和调解策略是不同的并且容易区分。虽然胞嘧啶脱氨引起的损伤诱导测序错误是由 NGS 工作流程中常用的末端修复步骤驱动的，但甲基化胞嘧啶脱氨引起的 DNA 损伤是 CpG 位点测序错误的另一个主要因素。尿嘧啶 DNA 糖基化酶和人胸腺嘧啶 DNA 糖基化酶可以分别消除和减轻 FFPE DNA 样本中的两种损伤，从而显著提高中等等位基因频率变异鉴定的测序准确性。
Google Quantum AI 演示量子记忆系统，可大幅降低错误率
在测试中，研究小组还发现，随着逻辑量子比特数量的增加（在他们的案例中从 72 个跃升至 105 个），该算法在纠正错误方面的表现越来越好。研究小组指出，这一发现表明，增加更多的量子比特将进一步提高纠正能力，从理论上讲，这一方案可以开发出一种错误很少、真正有用的量子计算机。
ING Think | PDF | 德国经济再次因种种错误原因成为头条新闻
毋庸置疑，即将到来的选举将成为决定德国 2025 年及以后经济前景的关键。尽管竞选活动开始时几乎全部关注经济，但最新发展已将竞选重点从经济转向移民问题以及如何应对右翼德国选择党。昨天，德国议会投票支持基督教民主联盟领导人弗里德里希·梅尔茨提出的更严格的移民措施计划；德国选择党投了赞成票，而目前的少数党政府社民党和绿党投了反对票。这次投票目前不会对实际措施产生任何影响，但在德国引发了一场激烈的辩论，争论的焦点是基督教民主联盟是否违反了德国主流政党不与极右翼合作的非正式协议。基督教民主联盟的反驳是，双方并没有进行任何合作，它只会做它认为正确的事情，不管“错误”的政党是否会支持它。
QLDPC是新的错误校正
要了解对有效操作的需求，它有助于从量子电路的工作原理开始。量子电路是一系列逻辑操作步骤，该步骤在一组逻辑Qubits上运行。逻辑操作是门或一组门。与其他逻辑操作结合完成后，它们完成了程序或算法。电路的步骤越多，电路深度就越大。表面代码是汇编深度（即步骤数）的最佳类别。Photonic的新SHYPS代码可以以类似于Sur-Sur-face代码所获得的深度构成算法。这是非凡的，考虑到表面代码一直在开发和优化数十年。随着这些和其他QLDPC代码的研究和开发的继续，SHYPS效率的进一步提高。
健康错误信息检测：一种集成到检索的一代
摘要生成AI（Genai）和自然语言处理（NLP）近年来已经显着提高，表现出突破并推动了文本挖掘中的准确率。在许多应用程序域中都观察到级联效应，涵盖文本分析，问答，分类和新的文本内容生成。后者允许许多最终用户将AI视为现成的解决方案，以优化其日常工作流程。然而，由于可信赖和未经验证的内容可以轻松产生，黑暗和明亮的侧面潜伏在文本内容产生后面。这在我们的社会中引起了重大挑战：假新闻。尽管假新闻已经存在一段时间，但它仍然是一个未解决的问题。生成的AI通过实现自动生产大量高质量的，单独针对的假件内容来将其提高到一个新的水平。我们的工作是Loyfanmi（与健康相关的虚假新闻）项目的一部分，该项目的重点是使用NLP，语言模型和检索功能增强的生成（RAG）系统来缓解与健康有关的假新闻。我们提出了一种新的块机制，该机制简化了整个抹布框架管道。Bert和Bert+RAG已在2000年与健康相关的文章的数据集中进行了比较，将与健康相关的假新闻分类任务进行了比较，分为两类（“假”和“可信”）。初步实验结果揭示了准确性，回忆和F1得分的提高。
对自动驾驶系统中的错误固定模式的全面研究
随着自主驾驶系统（ADS）变得越来越复杂，对日常生活不可或缺，因此相应地增长了这些系统中软件错误的性质和缓解性质的重要性。应对自动驾驶系统中软件维护的挑战（例如，处理实时系统决策并确保安全至关重要的可靠性）至关重要，这是至关重要的，这是由于实时决策要求的独特组合和广告中的高赌注。该领域中自动化工具的潜力是有希望的，但是我们对所面临的挑战以及手动调试和修复此类系统所面临的策略的理解仍然存在差距。在本文中，我们提出了一项经验研究，该研究调查了广告中的错误固定模式，以提高可靠性和安全性。我们已经分析了两个主要的自动驾驶项目的提交历史和错误报告，即阿波罗和自动驾驶，从1,331个错误修复中，研究了错误症状，根本原因和错误框架模式。我们的研究揭示了几种主要的错误框架模式，包括与路径计划，数据流和配置管理相关的模式。此外，我们发现错误框架模式的频率分布明显取决于其性质和类型，并且某些类别的错误是经常出现的，并且灭绝更具挑战性。根据我们的发现，我们提出了ADS错误的层次结构和15个句法错误框模式的两个分类法和27个语义错误框架模式，可为错误识别和分辨率提供指导。我们还贡献了1,331个ADS Bug-Fix实例的基准。
在限制量子错误缓解的限制
量子误差缓解已被提出，作为通过经典的多个量子电路的经典后处理结果来应对近期量子计算中不必要和不可避免的错误的手段。它以一种不需要或几个其他量子资源的方式来做到这一点，而耐心的方案与大型开销相比。误差缓解导致量子计算小方案的降噪。在这项工作中，我们确定了强大的限制，可以对较大的系统大小有效地“撤消”量子噪声的程度。我们首先提出一个正式的框架，该框架严格封装了大量有意义且实际应用的方案，以减轻量子误差，包括虚拟蒸馏，cli€ord数据回归，零噪声外推和概率误差取消。有了框架，我们的技术贡献是构建对噪声高度敏感的随机电路家族，从某种意义上说，即使在对数log（n）深度下，超越恒定的晶须也可以超过量子噪声，可以超过昂贵地将其输出迅速拼凑到最大混合状态。我们的结果呈指数收紧文献中用于误差的论点，但它们超出了这一点，但它们超越了：通过修改，我们的论点可以应用于量子机器学习的内核估计，或者可以计算出贫瘠的高原出现的深度，这意味着由于噪声而造成的噪声较小，因此在较小的噪声中，比较较小的探索。有一些经典算法在复杂性方面表现出相同的缩放。最后，我们的结果还说，必须对嘈杂的设备进行指数级的次数（在可观察到的轻度孔中的门数）以估计可观察到的期望值。虽然量子硬件中的启用将降低噪声水平，但如果使用错误缓解，则与经典算法相比，这只能导致指数时间算法具有更好的指数，从而对在这种情况下的指数量子加速有很大的障碍。