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Hybridna：一种混合变压器 - 马巴2远程DNA语言模型
变形金刚 - mamba2体系结构，将注意机制的优势与选择性状态空间模型无缝整合。这种杂种设计使杂种能够通过单核苷酸的分辨有效地处理长度高达131KB的DNA序列。Hybridna在从弯曲，GUE和LRB基准中策划的33个DNA了解数据集中实现了最新的性能，并在产生具有所需属性的合成顺式顺式调节元件（CRE）方面表现出了出色的能力。此外，我们表明Hybridna遵守预期的规律，并且随着模型尺度从300m到3B和7B参数，性能始终如一地提高。这些发现强调了Hybridna的多功能性及其推进DNA研究和应用的潜力，为理解和工程“生活语言”的创新铺平了道路。
商用船舶国家标准 C 部分
海事法令 503（检验证书 - 国家法律）2018（海事法令 503） 商用船舶国家标准（NSCV）： B 部分 - 一般要求（NSCV B 部分） C 部分，第 4 节 - 消防安全（NSCV 第 C4 节） C 部分，第 5 节 - 工程（NSCV 第 C5 节） C 部分，第 5A 小节 - 机械（NSCV 第 C5A 小节） C 部分，第 7B 小节 - 通信设备（NSCV 第 C7B 小节） C 部分，第 7C 小节 - 导航设备（NSCV 第 C7C 小节） F 部分，第 F2 小节 - 休闲船舶（NSCV 第 F2 小节） 国家法律 - 2014 年海事检验师认证指导手册，第 2 部分 - 船舶检验 (MSAGM) 2012 年航海法（航海法）
ACL 2024的发现-Pia Pachinger
BERT en 110M .64 - .69 - .16 - BERT de 110M .69 - .68 - .22 - BERT db 110M .71 - .69 - .23 - Gelectra 110M .50 - .69 - .24 - GBERT 110M .72 - .69 - .23 - Gelectra 335M .52 - .56 - .19 - GBERT 337M .73 - .71 - .21 - Electra 335M - .88 - .64 - .08 Roberta 335M - .90 - .77 - .27 # Shots LeoLM 0 7B .61 - - - - - 5 .52 Mistral 0 7.24B .30 - - - - - 5 .55 Llama 3 0 8B .67 .78 - - - - 5 .59 .82 gpt 3.5 0 - .68 .89 .40 .46 .17 .16 5 .72 .89 .43 .47 .20 .20 .18 gpt 4 0 - .70 .87 .87 .36 .41 .20 .20 .15 5 .76 .89 .89 .89 .41 .43 .43 .43 .22 .18
DeepSeek-R1：通过增强学习激励LLM中的推理能力
我们介绍了第一代推理模型，即DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero，一种通过大规模增强学习（RL）训练的模型，没有超级微调（SFT）作为初步的步骤，表现出显着的推理能力。通过RL，DeepSeek-R1-Zero自然出现，具有许多强大而有趣的推理行为。但是，它遇到了挑战，例如不良的可读性和语言混合。为了解决这些问题并进一步提高了推理性能，我们引入了DeepSeek-R1，该问题在RL之前结合了多阶段培训和冷启动数据。DeepSeek-R1在推理任务上实现与OpenAI-O1-1217相当的性能。为了支持研究社区，我们开放源DeepSeek-R1-Zero，DeepSeek-R1和六种密集的型号（1.5b，7b，8b，8b，14b，32b，32b，70b），根据Qwen和Llama蒸馏出了DeepSeek-R1。
发现气候变化的经济成本
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![arxiv：2410.15115v3 [cs.lg] 2024年11月27日](/simg/6\66cf6649af9d23f3e14bb27b88f10eeacff6353e.webp)
arxiv：2410.15115v3 [cs.lg] 2024年11月27日
奖励模型越来越重要，对于改善LLMS的推理性能。现有的研究表明，训练有素的奖励模型可以通过搜索或最佳n票在推理时间上大大改善模型性能。但是，在RL训练时间期间奖励模型的潜力仍然很大程度上还不足。目前尚不清楚这些奖励模型是否可以为使用稀疏成功奖励的RL培训提供额外的培训信号，从而验证解决方案的正确性。在这项工作中，我们评估了RL培训的流行奖励模型，包括受结果监督的奖励模型（ORM）和程序监督的奖励模型（PRM），以及通过将这些学习的奖励与成功奖励相结合，培训了使用RL的LLM集合来解决数学问题。令人惊讶的是，即使这些学到的奖励模型具有强大的推理时间表演，它们也可能不会帮助甚至伤害RL训练，而与仅接受成功奖励的LLM相比，表现差。我们的分析表明，LLM可以通过重复正确但不必要的推理步骤从其中一些奖励模型获得高奖励，这导致了RL培训的严重奖励黑客问题。因此，我们介绍了两种新颖的奖励精致技术，包括剪裁和三角洲。关键思想是确保任何推理轨迹的累积奖励都受到上限，以使学习的奖励模型有效而无需被利用。我们在数学和GSM8K基准的一组1.5B和7B LLMS上使用多个奖励模型评估了我们的技术，其中剪切和Delta都始终稳定RL训练。最后，我们还证明，通过精心设计的奖励功能，无需任何其他监督调整的纯RL训练就可以进一步改善所有评估的LLM，包括数学和GSM8K基准的最先进的7B LLM QWEN2.5-MATH-7B-7B-7B-7B。
副学士学位2024-2025的通识教育要求
阿拉伯语1：Elem。现代阿拉伯语（4）阿拉伯语2：基本现代阿拉伯语（4）阿拉伯语3：Interm。现代阿拉伯语（4）阿拉伯语4：Interm。现代阿拉伯语（4）ASL 1：Elem。美国标志Lang。（4）ASL 2：Elem。美国标志Lang。（4）ASL 3：Interm。美国标志Lang。（4）ASL 4：Interm。美国标志Lang。（4）下巴1：基本普通话中文（4）下巴2：基本普通话中文（4）Chin 3：Interm。普通话中文I（4）下巴4：Interm。普通话中国II（4）下巴18：中国文明和文化（3）Engl 1C：文学概论（3）Engl 7a：创意写作：短篇小说（3）Engl 7B：创意写作：创意写作：Ficture Fiction（3）Engl 7D：创意写作：诗歌写作：诗歌（3）ENG 7E：创造性写作：非小说写作：非小说（3）
绿色技术税收激励指南- ...
i) 1986 年投资促进法下的新兴工业地位，受 GITA 激励政策的约束，在新兴工业地位期满后可吸收。 ii) 1986 年投资促进法下的投资税收减免，受每项激励政策下不同资产的约束。 iii) 1967 年所得税法附表 7A 下的再投资减免或附表 7B 下的服务业投资减免，受每项激励政策下不同资产的约束。 iv) 1967 年所得税法 PU(A) 112/2006 下的收入豁免，受 GITA 激励政策的约束，在收入豁免期满后可吸收。 v) 1967 年所得税法 PU(A) 113/2006 下的投资税收减免，受每项激励政策下不同资产的约束。 6 手续费
SIPRI 年鉴 1978
署名 负责编写 1978 年 SIPRI 年鉴的人员如下：Frank Barnaby（第 1 章和第 15 章）、Richard Booth（第 6 章第 I 节和附录 6A）、Joseph Coffey（第 14 章和附录 14A）、Jozef Goldblat（第 13 章和第 16 章）、Ronald Huisken（第 10 章）、Carl-Magnus Hyltenius（第 1 章）、Bhupendra Jasani（第 4 章和第 7 章以及附录 7A 和 7B）、Andrzej Karkoszka（第 11 章和附录 14B）、Signe Landgren-Backstrom（第 8 章和附录 8A）、Milton Leitenberg（第 6 章第 11 节）、Sverre Lodgaard（第 2 章）、Karlheinz Lohs（第12)、Arthur Westing（第 3 章）和 Owen Wilkes（第 5 章）。Ragnhild Ferm ~nd Carol Stoltenberg-Hansen 协助研究人员准备材料。编辑人员包括 Felicity Roos、Connie Wall 和 Rajesh Kumar。