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臂章：来自自动
大语言模型（LLMS）在一系列文本生成任务中表现出了显着的功能。但是，LLM仍然在需要多步决策和环境反馈的问题上挣扎，例如在线购物，科学推理和数学问题解决。与纯文本数据不同，收集大规模的决策数据具有挑战性。此外，许多功能强大的LLM只能通过API访问，由于成本和复杂性，这阻碍了对代理任务的微调。为了解决LLM代理的局限性，我们提出了一个框架，该框架可以自动从没有人类注释的环境中学习奖励模型。该模型可用于评估LLM代理的动作轨迹并为任务计划提供启发式方法。具体来说，我们的方法涉及使用一个基于LLM的代理随机浏览环境，从而产生各种动作轨迹。随后，利用单独的LLM来分配任务意图，并与每个轨迹的正确响应合成负面响应。然后将这些三胞胎（任务意图，正面响应和负面响应）用作训练数据，以优化能够评分动作轨迹的奖励模型。此奖励模型可以与基于LLM的代理和各种计划算法集成，以增强任务解决性能。通过对不同代理基准进行的评估来证明我们框架的有效性和概括性。总而言之，我们提出的框架代表了增强LLM代理商的决策能力的重要选择。通过自动化奖励模型的学习，我们克服了数据稀缺和API限制的挑战，可能彻底改变了LLM在复杂和交互式环境中的应用。这项研究为更复杂的AI代理铺平了道路，能够解决需要多步骤决策的各种现实世界中的问题。1
生成的AI自主剂如何塑造电流
1 doc。。JosefDaněk，博士，西波西米亚大学，应用科学学院，数学系，danek@kma.zcu.cz，orcid 0000-0002-9744-5107 2文档。 。 JanPospíšil博士，西波西米亚大学，应用科学学院，数学系，honik@kma.zcu.cz，orcid 0000-0002-4288-1614摘要：本文探讨了本文对当前业务趋势和智能学习的产生的转变。 它通过自动化决策，优化流程和增强客户体验来研究这些代理人如何重塑行业。 将介绍营销，会计，法规，财务分析和商业智能的几个用例。 在智能学习的背景下，本文强调了Genai代理在创建个性化教育环境，实现自适应学习和促进内容创建中的作用。 通过分析关键的发展和案例研究，本文说明了Genai在跨部门推动创新，简化操作和促进智能学习系统的潜力。 关键字：生成的AI自主代理，商业趋势，智能学习，商业智能，AI驱动创新JEL分类：O33，L89JosefDaněk，博士，西波西米亚大学，应用科学学院，数学系，danek@kma.zcu.cz，orcid 0000-0002-9744-5107 2文档。。JanPospíšil博士，西波西米亚大学，应用科学学院，数学系，honik@kma.zcu.cz，orcid 0000-0002-4288-1614摘要：本文探讨了本文对当前业务趋势和智能学习的产生的转变。 它通过自动化决策，优化流程和增强客户体验来研究这些代理人如何重塑行业。 将介绍营销，会计，法规，财务分析和商业智能的几个用例。 在智能学习的背景下，本文强调了Genai代理在创建个性化教育环境，实现自适应学习和促进内容创建中的作用。 通过分析关键的发展和案例研究，本文说明了Genai在跨部门推动创新，简化操作和促进智能学习系统的潜力。 关键字：生成的AI自主代理，商业趋势，智能学习，商业智能，AI驱动创新JEL分类：O33，L89JanPospíšil博士，西波西米亚大学，应用科学学院，数学系，honik@kma.zcu.cz，orcid 0000-0002-4288-1614摘要：本文探讨了本文对当前业务趋势和智能学习的产生的转变。它通过自动化决策，优化流程和增强客户体验来研究这些代理人如何重塑行业。将介绍营销，会计，法规，财务分析和商业智能的几个用例。在智能学习的背景下，本文强调了Genai代理在创建个性化教育环境，实现自适应学习和促进内容创建中的作用。通过分析关键的发展和案例研究，本文说明了Genai在跨部门推动创新，简化操作和促进智能学习系统的潜力。关键字：生成的AI自主代理，商业趋势，智能学习，商业智能，AI驱动创新JEL分类：O33，L89
抗高血糖糖尿病药物在 2 型糖尿病中的应用
2 型糖尿病中的抗高血糖糖尿病药物：结果比较汇总表 致谢：由 Loren Regier、Marlys LeBras、Brent Jensen、T Trischuk PharmD、J Bareham 和 L Lu 撰写。由 Marlys LeBras、Taisa Trischuk 更新（2019-2020 年）。感谢我们的审阅者：Devanshi Parekh、Taisa Trischuk、Loren Regier、Debbie Bunka、Brent Jensen、Lisa Rutherford、Tessa Laubscher、Amy Wiebe、Sascha Dreger、Brenda Schuster、Arlene Kuntz、Karen McDermaid、Anna Redekop、Joanne Kappel、Henry Halapy、Monica Lawrence、Tahirih McAleer 和 Jessica Visentin。披露：未报告任何利益冲突。免责声明：RxFiles Academic Detailing 是萨斯喀彻温大学药学与营养学院的一部分。本作品的内容代表作者的研究、经验和观点，而不是萨斯喀彻温大学的观点。作者、萨斯喀彻温大学或参与准备或出版本作品的任何其他方均不保证或表示此处包含的信息准确或完整，并且他们对任何错误或遗漏或使用此类信息所获得的结果概不负责。任何使用这些材料的行为均表示承认此免责声明并免除萨斯喀彻温大学、其员工、服务人员或代理人的任何责任。鼓励读者通过其他来源确认此处包含的信息。
用户和体现的对话代理之间性别和外表的相似性对可信度，同理心和服务评估的影响
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新代理：Golcadomide（CC-99282）
在14/28天的时间表中接受0.6 mg治疗的三名患者，在7/14天计划的1例患者中，有0.6 mg的患者进行了基线后评估，并且截至数据截止日期，并且在功效摘要中未包括。celmod，Cereblon E3连接酶调节剂； CR，完全响应； DLBCL，弥漫性大B细胞淋巴瘤； FL，卵泡淋巴瘤； IMID，免疫调节药物； NHL，非霍奇金淋巴瘤； ORR，总体响应率； PR，部分反应； r/r，复发或耐火。
研究了两种不同的脱敏剂对降低复合修复后副型灵敏度的影响
简介：大约30％的患者在放置树脂复合修复体后术后具有术后敏感性。脱敏剂通常用于通过有效密封牙本质小管并减轻过敏性来解决这种术后敏感性。目的：本研究的目的是评估Gluma脱敏剂对复合恢复程序后术后敏感性的影响。材料和方法：10例患者，年龄从18岁到45岁不等，表现出重要的果肉和良好的口腔卫生，进行了I级腔的准备。排除了异常习惯和创伤性闭塞和牙龈疾病的患者。将患者随机分配到两组之一：I组脱敏器，而II组对照组。采用复合修复体。评估患者的术后灵敏度。结果：在12个月的研究期间，两组内的VAS得分都有差异，但是这些差异在统计学上并不显着。同时，在不同时间点跨不同时间点内的VAS得分的比较显着差异（Gluma和对照组分别为0.001和0.01）。显示了每组不同时间点之间VAS分数的事后比较。在涉及两组的1个月时间点的比较中，主要观察到统计学上的显着差异。运行标题：Gluma脱敏器降低复合修复体中的灵敏度。结论：事实证明，在12个月后的后续周期后，Gluma在综合恢复后通过遮挡牙本质小管，然后是受控组，在术后最小化术后敏感性最有效。关键字：I类修复程序，牙本质脱敏器，Gluma脱敏器，复合材料，术后灵敏度。1埃及亚历山大大学牙科教职员工手术牙科教师，埃及2埃及2
子宫和卵巢癌的靶向剂
Crosbie EJ等。子宫内膜癌。柳叶刀。2022; 399（10333）：1412-28。Morice P等。子宫内膜癌。柳叶刀。2016; 387（10023）：1094-108。 Kurnit KC等。 在子宫癌女性中合并症的患病率增加。 Gynecol Oncol。 2015; 138（3）：731-4。 Onstad Ma等。 解决肥胖在子宫内膜癌风险，预防和治疗中的作用。 J Clin Oncol。 2016; 34（35）：4225-30。 Guo Jz等。 对子宫内膜癌的孟德尔随机研究的回顾。 前内分泌（Lausanne）。 2022; 13：783150。 Liu L等。 按年龄，种族和种族划分的子宫内膜癌发病率上升的差异趋势。 JNCI癌症谱。 2023; 7（1）：PKAD001。 concin n等。 ESGO/ESTRO/ESP用于管理子宫内膜癌患者的指南。 int j gynecol癌。 2021; 31（1）：12-39。2016; 387（10023）：1094-108。Kurnit KC等。 在子宫癌女性中合并症的患病率增加。 Gynecol Oncol。 2015; 138（3）：731-4。 Onstad Ma等。 解决肥胖在子宫内膜癌风险，预防和治疗中的作用。 J Clin Oncol。 2016; 34（35）：4225-30。 Guo Jz等。 对子宫内膜癌的孟德尔随机研究的回顾。 前内分泌（Lausanne）。 2022; 13：783150。 Liu L等。 按年龄，种族和种族划分的子宫内膜癌发病率上升的差异趋势。 JNCI癌症谱。 2023; 7（1）：PKAD001。 concin n等。 ESGO/ESTRO/ESP用于管理子宫内膜癌患者的指南。 int j gynecol癌。 2021; 31（1）：12-39。Kurnit KC等。在子宫癌女性中合并症的患病率增加。Gynecol Oncol。2015; 138（3）：731-4。 Onstad Ma等。 解决肥胖在子宫内膜癌风险，预防和治疗中的作用。 J Clin Oncol。 2016; 34（35）：4225-30。 Guo Jz等。 对子宫内膜癌的孟德尔随机研究的回顾。 前内分泌（Lausanne）。 2022; 13：783150。 Liu L等。 按年龄，种族和种族划分的子宫内膜癌发病率上升的差异趋势。 JNCI癌症谱。 2023; 7（1）：PKAD001。 concin n等。 ESGO/ESTRO/ESP用于管理子宫内膜癌患者的指南。 int j gynecol癌。 2021; 31（1）：12-39。2015; 138（3）：731-4。Onstad Ma等。 解决肥胖在子宫内膜癌风险，预防和治疗中的作用。 J Clin Oncol。 2016; 34（35）：4225-30。 Guo Jz等。 对子宫内膜癌的孟德尔随机研究的回顾。 前内分泌（Lausanne）。 2022; 13：783150。 Liu L等。 按年龄，种族和种族划分的子宫内膜癌发病率上升的差异趋势。 JNCI癌症谱。 2023; 7（1）：PKAD001。 concin n等。 ESGO/ESTRO/ESP用于管理子宫内膜癌患者的指南。 int j gynecol癌。 2021; 31（1）：12-39。Onstad Ma等。解决肥胖在子宫内膜癌风险，预防和治疗中的作用。J Clin Oncol。2016; 34（35）：4225-30。 Guo Jz等。 对子宫内膜癌的孟德尔随机研究的回顾。 前内分泌（Lausanne）。 2022; 13：783150。 Liu L等。 按年龄，种族和种族划分的子宫内膜癌发病率上升的差异趋势。 JNCI癌症谱。 2023; 7（1）：PKAD001。 concin n等。 ESGO/ESTRO/ESP用于管理子宫内膜癌患者的指南。 int j gynecol癌。 2021; 31（1）：12-39。2016; 34（35）：4225-30。Guo Jz等。 对子宫内膜癌的孟德尔随机研究的回顾。 前内分泌（Lausanne）。 2022; 13：783150。 Liu L等。 按年龄，种族和种族划分的子宫内膜癌发病率上升的差异趋势。 JNCI癌症谱。 2023; 7（1）：PKAD001。 concin n等。 ESGO/ESTRO/ESP用于管理子宫内膜癌患者的指南。 int j gynecol癌。 2021; 31（1）：12-39。Guo Jz等。对子宫内膜癌的孟德尔随机研究的回顾。前内分泌（Lausanne）。2022; 13：783150。Liu L等。 按年龄，种族和种族划分的子宫内膜癌发病率上升的差异趋势。 JNCI癌症谱。 2023; 7（1）：PKAD001。 concin n等。 ESGO/ESTRO/ESP用于管理子宫内膜癌患者的指南。 int j gynecol癌。 2021; 31（1）：12-39。Liu L等。按年龄，种族和种族划分的子宫内膜癌发病率上升的差异趋势。JNCI癌症谱。2023; 7（1）：PKAD001。concin n等。ESGO/ESTRO/ESP用于管理子宫内膜癌患者的指南。int j gynecol癌。2021; 31（1）：12-39。
open
利用大型语言模型（LLMS），自主代理人已显着提高，从而获得了处理各种任务的能力。在开放式设置中，优化协作以提高效率和有效性需要灵活的调整。尽管如此，目前的研究主要强调固定的，面向任务的工作流程，并忽略了以代理为中心的组织结构。从人类的组织行为中汲取了验证，我们引入了一种自组织的代理系统（S-Agent），该系统具有动态工作流程的“代理树”结构，用于平衡信息优先级的“沙漏代理体系结构”，以及“非阻碍性协作”方法，以允许代理人之间执行异步任务。这种结构可以自主协调一组代理，有效地应对没有人类的开放和动态环境的挑战。我们的实验表明，在Minecraft环境中，S-Ages熟练地执行了集合建筑任务和资源收集，从而验证了它们的有效性。
医疗政策 - 将治疗剂注入大脑（对流增强的核内交付）
增强的核内充分传递）描述/背景对流 - 增强输送（CED）是一种药物输送技术，用于绕过直接将治疗剂直接施用到靶向脑组织中的血液脑屏障（BBB）。大脑自然保护了BBB的有害药物，BBB是由细胞组成的屏障，可有选择地控制循环血液和神经元组织之间分子的运动。它允许对代谢功能必不可少的物质运动，但限制了大分子（蛋白质和微生物）的通过。这种阻止大分子入口的能力使药物几乎不可能直接输送到脑组织。围绕BBB的方法是将物质直接注入大脑，这是一种非常侵入性的过程。在大多数进行掌内输注或注射的过程中，递送装置在骨内通过伯尔孔立体定位地引导到其颅内靶标。对于缓慢的输注过程（在人类中，通常<0.3ml/hr），导管可能留置了几天。常规的磁共振成像（MRI）或计算机断层扫描（CT）扫描研究通常术前用于估计最佳插入轨迹。植入程序的最终细节通常是针对输送设备的设计，输液或注射的速率的特定特定的，并且必须插入必须插入的设备数量和/或必须通过的设备数量才能获得目标体积的足够治疗覆盖率。分散有两种机制：扩散和对流。输注方法，后者的形式被优化用于介入的MR成像环境中。一旦插入了套管，就可以使用微灌注泵通过套管注入含有抗肿瘤或其他药物的溶液。溶液在大脑中，就需要在整个预期的目标中分布。