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2025 Wehia（冬季）经济学与异质相互作用剂的经济学研讨会
与异质科学学会与异质相互作用药物（ESHIA）组织了与异质相互作用剂（WEHIA）的经济学年度研讨会（WEHIA）。自2003年第一次会议以来，年度Wehia代表了一个独特的机会，可以作为由异质互动代理组成的复杂系统介绍和讨论有关经济和金融市场各个方面的最新研究。研讨会旨在促进用于分析经济和金融问题的方法和方法中的多样性。The past workshops have been held across most European countries ( https://sites.google.com/view/eshia-site/past-conferences-and-events ) Founded in 2006, ESHIA ( https://sites.google.com/view/eshia-site/home ) aims to provide a unique medium of communication for multidisciplinary approaches, either empirical or theoretical, to the study of complex社会经济问题。它打算促进思想的交叉施肥以及在包括经济学，社会科学物理学和计算机科学在内的多样化科学学科中发展的概念和技术的交流。Eshia的重点尤其是模拟和综合新兴现象和集体行为，以了解真正的复杂经济和社会系统。Eshia特别热衷于展示基于代理的计算/建模与金融/经济学问题（例如市场微观结构设计，政策分析，系统性风险和金融工程）的组合。代理，异质性和相互作用是这种多学科方法的关键概念，在应对自然界中复杂性的重要问题，并为社会经济系统研究提供了一种新颖的驱动力。
AI代理的分散治理
自治的AI代理人提供了变革的机会和重要的治理。现有的框架，例如《欧盟AI法案》和《 NIST AI风险管理框架》，无法解决这些代理的复杂性，这些代理能够独立决策，学习和适应。为了弥合这些差距，我们提出了TextBfethos（thical Technology and Holistic o Versight S Semstorw）框架 - 一个分散的治理（DEGOV）模型利用Web3技术，包括区块链，智能合约，智能合约和脱离集中的自治组织（DAOS）。精神为AI代理建立了全球注册表，从而通过Soulbound代币和零知识证明的工具来实现动态风险分类，比例监督以及自动化的合规性监视。此外，该框架结合了分散的司法系统，以解决透明的争议解决方案，并涉及AI特定的法律实体，以管理有限责任，并得到强制性保险的支持，以确保财务责任制和激励道德设计。通过整合理性，道德基础和目标一致性的哲学原则，旨在为促进信任，透明度和参与式治理创建一个巨大的研究议程。这个创新的框架为调节AI代理的可扩展和包容性策略提供了平衡的创新与道德责任，以满足AI驱动的未来的需求。
基于模型的强化学习代理中的知识转移，用于有效的多任务学习
我们为基于模型的强化学习提出了一种有效的知识转移方法，以应对在资源约束环境中部署大世界模型的挑战。我们的方法将高容量的多任务代理（3.17亿参数）提炼成紧凑的1M参数模型，从而在MT30基准测试中实现了最先进的性能，其归一化分数为28.45，比原始1M参数模型的18.93分数进行了实质性改进。这证明了我们的分解技术有效合并复杂多任务知识的能力。此外，我们还采用FP16训练后量化，在保持性能的同时将模型大小降低了50％。我们的工作弥合了大型模型和实际部署约束之间的差距，为机器人技术和其他资源有限的域中提供了可扩展的解决方案，可用于效率且可访问的多任务增强学习。
J-B HI专刊“协同为医疗保健协调多模式代理和大型基础模型”
多模式代理和大型基础模型的交集代表了医疗保健中的变革型边界。多模式代理旨在处理和整合来自不同来源的数据，例如MRI，CT扫描，PET图像，电子健康记录，甚至基因组数据，以提供对患者健康的全面了解。大型基础模型，在广泛的数据集中进行了预先培训，在自然语言处理和计算机视觉方面表现出了显着的功能，现在正在适应处理复杂的医疗任务。将多模式代理与大型基础模型相结合的必要性在于它们的互补优势。多模式代理为数据集成提供了框架，而大型基础模型则提供了有效处理和解释此数据所需的计算能力和概括功能。一起，他们可以解决医疗数据的复杂性日益复杂，以及对医疗保健中更复杂的分析工具的需求。我们的特刊旨在通过将多模式代理与大型基础模型相结合来弥合差距，从而强调了它们的协同作用如何导致仅通过任何一种方法无法实现的突破。
AI Adents in Oracle SCM SAP云和基础架构更新的Oracle Oracle软件许可基础知识 ia no blandjamento epresarial conectado 年度报告2023-24 提升网络操作效率 方向融合中间件 加利福尼亚AB 1305披露 salto Systems ProAccess空间已验证的集成... SPARC 3.6和Oracle Solaris 11.4 的Oracle VM服务器 Oracle零信任云采用 Oracle Exadata数据库服务@cloud@cultener x10m数据表 Storagetek SL8500模块化库系统数据表 b'' exadata云服务X8M将顶级弹性和非干扰性升级提供给企业 Oracle金融服务贷款和租赁EV电池租赁 - 数据表| Oracle b'' 上下文情报定位和品牌安全部门指南 ACS Oracle配置审查系统和软件的建议 工作更聪明，不是更难 Oracle云基础架构：符合数据隐私和主权的领先分布式云 exadata性能和AWR oracle技术全球价格清单 AI创新： - 塑造客户旅程 Oracle维护云数据表 ACS Oracle性能审查以及针对系统和软件的建议 IT＆业务领导者指南Oracle Cloud Applications-6与Oracle平台建立更好业务的原则 Accenture-Digital-12397637.pdf
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虚拟实验室：AI 代理设计新的 SARS-CoV-2
科学研究常常受益于跨学科研究团队。然而，大多数科学家无法接触到来自多个领域的专家。幸运的是，大型语言模型 (LLM) 最近表现出令人印象深刻的能力，可以通过回答科学问题来帮助不同领域的研究人员。在这里，我们通过引入虚拟实验室来扩展 LLM 在科学方面的能力，虚拟实验室是一个人工智能与人类的研究合作，用于进行复杂的跨学科科学研究。虚拟实验室由一名 LLM 首席研究员代理组成，该代理指导具有不同科学背景的 LLM 代理团队（例如，化学家代理、计算机科学家代理、评论家代理），由一名人类研究人员提供高级反馈。我们设计虚拟实验室通过一系列团队会议进行科学研究，所有代理讨论科学议程，以及个人会议，代理完成特定任务。我们通过将虚拟实验室应用于设计与 SARS-CoV-2 最新变体的纳米抗体结合物来展示其强大功能，这是一个具有挑战性的开放式研究问题，需要从生物学到计算机科学等不同领域的推理。虚拟实验室创建了一种新颖的计算纳米抗体设计流程，该流程结合了 ESM、AlphaFold-Multimer 和 Rosetta，并设计了 92 种新纳米抗体。对这些设计的实验验证揭示了一系列功能性纳米抗体，它们在 SARS-CoV-2 变体中具有良好的结合特性。这证明了虚拟实验室能够快速做出有影响力的现实世界科学发现。特别是，两种新的纳米抗体表现出与最近的 SARS-CoV-2 JN.1 或 KP.3 变体改善的结合，同时保持与祖先病毒刺突蛋白的强结合，这表明它们是值得进一步研究的令人兴奋的候选者。
通过用生物控制剂启动种子启动，增强了对木制葡萄菌腐烂的耐药性
Brassica Juncea（印度芥末）是一种至关重要的油料作物，非常容易受到菌核病菌根菌腐烂的影响，这是一种严重影响农作物产量和质量的病原体。这项研究评估了种子启动与生物控制剂的作用，包括枯草芽孢杆菌，Trichoderma viride及其组合对两种在田间条件下的繁殖芽孢杆菌（Rh30和Varuna）的两种。病原体接种，并在接种后10和20天（DAI）评估形态学，生化和与产量相关的参数。结果表明，枯草芽孢杆菌和T. viride的联合应用显着改善了植物高度，根和芽生物量以及茎直径。生化分析显示，二级代谢产物（如类黄酮，酚类和抗坏血酸）以及抗氧化酶的活性增加，包括过氧化氢酶（CAT），多酚氧化酶（PPO）（PPO）和过氧化物酶（POX）。这些变化与减少疾病症状相关，例如较短的茎病变长度，较少的菌根和茎损伤百分比降低。此外，在用生物控制剂处理的植物中，可以显着改善诸如每植物的小硅藻的数量，种子大小和千分光的属性属性。联合治疗的表现优于枯草芽孢杆菌或T. viride的个体应用，证明了其在降低疾病严重程度和提高产量方面的效果。这些发现提供了用于管理油料种子作物生物胁迫的化学方法的可持续替代方法。这项研究强调了将生物控制剂整合到农作物管理实践中的潜力，以提高对硬核腐烂的耐药性，并提高Juncea的生产力。
用垂直AI代理转换行业的指南
代理系统的演变代表了人工智能和现代软件系统中的一个重要里程碑，这是对针对各种行业量身定制的垂直情报的需求驱动的。这些系统通过适应性，学习和与动态环境的互动来增强业务成果。在这场革命的最前沿是大型语言模型（LLM）代理，它们是这些智能系统的认知骨干。响应着一致性和可扩展性的需求，这项工作可以通过识别核心构建块并提出认知技能模块来定义垂直AI代理设计模式的标准化水平，该模块结合了域特异性，特定于特定的内置界定功能。基于这些基本概念，本文提供了对代理系统的全面介绍，详细介绍了其核心组件，操作模式和实施策略。它进一步探讨了各个行业的实际用例和示例，突出了LLM代理在驱动特定于行业的应用中的变革潜力。
Idea23D：协作式 LMM 代理支持从交错多模式输入生成 3D 模型
随着 2D 传播模型的成功，2D AIGC 内容已经改变了我们的生活。最近，这一成功已扩展到 3D AIGC，其中最先进的方法可以从单个图像或文本生成带纹理的 3D 模型。但是，我们认为当前的 3D AIGC 方法仍然没有完全释放人类的创造力。我们经常想象由多模态输入制成的 3D 内容，例如如果我的宠物兔子在桌子上吃甜甜圈会是什么样子。在本文中，我们探索一种新颖的 3D AIGC 方法：从 IDEA 生成 3D 内容。IDEA 是由文本、图像和 3D 模型组成的多模态输入。据我们所知，这种具有挑战性和令人兴奋的 3D AIGC 设置以前尚未被研究过。我们提出了新的框架 Idea23D，它结合了基于大型多模态模型 (LMM) 和现有算法工具的三个代理。这三个基于 LMM 的代理负责提示生成、模型选择和反馈反射。它们在完全自动化的循环中相互协作和批评，无需人工干预。然后，该框架生成一个文本提示，以创建与输入 IDEA 紧密一致的 3D 模型。我们展示了令人印象深刻的 3D AIGC 结果，超越了以前的方法。为了全面评估 Idea23D 的 3D AIGC 功能，我们引入了 Eval3DAIGC-198 数据集，其中包含 198 个用于 3D 生成任务的多模态输入。该数据集评估生成的 3D 内容与输入 IDEA 之间的一致性。我们的用户研究和定量结果表明，Idea23D 显著提高了 3D 生成的成功率和准确性，并且在各种 LMM、文本转图像和图像转 3D 模型中具有出色的兼容性。代码和数据集可在 https://idea23d.github.io/ 获得。
ARGMED-AGENT：通过论证方案解散的解释临床决策推理
摘要 - 在临床推理中使用大型语言模型（LLM）有两个主要障碍。首先，尽管LLM在自然语言处理（NLP）任务中表现出巨大的希望，但它们在复杂的推理和计划中的表现却没有期望。其次，LLM使用不可解释的方法来做出与临床医生的认知过程根本不同的临床决策。这导致用户不信任。在本文中，我们提出了一个称为argdrestents的多代理框架，该框架旨在使基于LLM的代理通过互动来解释临床决策推理。Argmed-通过论证方案进行临床讨论（一种用于建模临床推理中认知过程的推理机制），然后将论证过程构造为对有冲突关系的指示图构建论证过程。最终，使用符号求解器来确定一系列理性和连贯的论点来支持决策。我们构建了一个正式的Argmed代理模型，并为理论保证提供了当前的猜想。Argmed-Agents使LLM可以通过以自定向方式产生推理的解释来模仿临床论证推理的过程。设置实验表明，与其他及时方法相比，Argsments不仅提高了复杂的临床决策推理问题的准确性，而且更重要的是，它为用户提供了提高其信心的决策解释。索引术语 - 临床决策支持，大语言模型，多代理系统，可解释的AI