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欧洲常染色体隐性小脑共济失调
具有识别共济失调的隐性疾病。1具有许多ARCA的大规模自然病史和机械治疗试验，不仅在相对频率上，而且还需要现实世界中的年龄和疾病严重性分布，作为试验设计计划和招聘的关键信息。在这项多中心研究中，我们提供了有关欧洲Arcas相对频率的数据，描述了疾病发作时的年龄频谱，并介绍了有关ARCA患者疾病严重性分布的现实世界数据，这些数据有助于为未来的试验计划提供信息。2013年至2022年6月在23个欧洲遗址的2013年至2022年6月在2013年至2022年6月之间的连续患者的前瞻性横断面和纵向数据（图1a），所有这些都通过国际ARCA注册表收集。2例患者有资格将其纳入ARCA注册中，如果他们具有（1）基因确定的ARCA；和/或（2）在40岁之前发作，没有常染色体显性遗传病史的证据，脊髓脊髓性共济失调基因的重复扩张或获得的原因，因此代表了已知的性共济失调患者的层状患者。3,4名弗里德里希（Friedreich）的共济失调（FA; n = 112）的患者之所以包括（1）FA已由其他欧洲自然历史记录登记处并行覆盖（例如，5），这将导致当前研究中的扭曲，非显性频率估计； （2）这项研究的重点是稀有且研究不足的Arcas； （3）因此，本研究中研究的疾病数据已经在其他地方可用。5
委内瑞拉马脑炎病毒在非人类灵长类动物中感染，危地马拉，2023年
动物命令灵长类动物carnivora perissodactyla artiodactyla xenarthra partantra天日90 60 60 90 90 90 60测试coproparasitic i x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x - x x - x x - covid e x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x X X X X X X型疟疾 – – – Adenovirus I – X – – – Feline immunodeficiency I – X – – – Feline leukemia I – X – – – Parvovirus I – X – – – Canine coronavirus I – X – – – Giardia I X – X X – Entamoeba E X – – – – Cryptosporidium E X – – – – Toxoplasmosis E X – – – – Leishmania I X X X X X Anaplasma I X X X X X X ehrlichia I X X X X X X X X X X X X X X X X X X X *I，Arcas中的内部测试； E，外部实验室测试
报告针对实施欧洲法规的工作组建立人工智能规则（«template»）
3联合国，AI顾问委员会，《人类管理》，2024年9月，第1页。 29。另请参见：Hagendorff，《绘制生成AI的伦理：综合范围评论》，斯图加特大学，2024年； Gabriel，I.，Manzini，A.，Keeling，G.，Hendricks，L.A.，Rieser，V. Marchal，N.，Griffin，C.，Mateos-Garcia，J.，Weidinger，L.，Street，W.，Lange，B.，Ingerman，A.，Lentz，A. Alberts，L.，Balle，B.，De Haas，S.，Ibitoye，Y.，Dafoe，A.，Goldberg，B.，Krier，S.，Reese，A.A.，Lehman，J.，Klenk，M.，Vallor，S.，Biles，C.，Ringel Morris，M.，King，H.
语言获取为未来的核心
在迅速发展的人工智能领域（AI）中的摘要，自然语言处理中大型语言模型（LLM）的前所未有的进步（NLP）提供了一个机会，可以重新审视形式和内容的机器智能传统指标的整个方法。由于机器认知评估的领域已经达到了模仿，因此下一步是有效的语言获取和理解。我们的论文提出了从既定的图灵测试转变为借助语言获取的全构图框架的范式转变，并从LLMS最近的进步中汲取了灵感。目前的贡献是对各个学科的出色工作的深刻贡献，指出需要保持跨学科的桥梁开放，并描述一种更健壮和可持续的方法。引言过去十年在人工智能的发展中见证了一个显着的加速，尤其是在自然语言处理领域。开创性的体系结构，例如Word2Vec（Mikolov等人2013）已经突破了我们以前认为可行的界限，诞生了可以用语言与人类无缝互动的先进的AI系统（Sejnowski，2023）。这些系统，包括从语音激活的虚拟助手到高度精确的翻译工具的应用程序，代表LLM的功率的收敛以及数据驱动和动态的系统理论的当前数字时代的景观（Brunton等人。2022）。2023）和未来职业（Tolan等人2021）。2012）。他们发掘和预测人类交流中错综复杂的模式的能力已经看到了我们与机器的互动的范式转移，因此必须将评估成为我们生活中必不可少的一部分（Sohail等人。自1950年艾伦·图灵（Alan Turing）于1950年成立以来，图灵测试一直是机器智能发展的标准（Turing，1950年）。然而，2014年勒布纳奖的公告声称该奖首次超过了图灵测试，这引发了有关该测试适当性的辩论（Shieber，2016年）。它引发了关于该测试是否确实评估机器智能还是仅仅是其模拟人类样子的能力的争议（Hoffmann，2022）。辩论的症结在于一个问题：机器是否能够理解人类语言，还是它的熟练程度仅反映了其模仿人类反应的程序能力？随着AI进步的当前轨迹，将这种对话从模仿转变为理解的时候已经成熟了（Cambria＆White，2014年）。本文的目的是根据当前的21世纪需求，为一般讨论提供了更新的多方面贡献，并解决了非常具体的范式转变。The AI roadmap requires an adequate assessment system of Efficient Language Acquisition and Understanding Capabilities in Intelligent Machines (Agüera y Arcas, 2022), because such instrument will allow to systematically retrieve evidence to better answer the next questions on the landscape (Adams et al.文章的其余结构如下：我们从该主题中的许多学术工作中揭示了一项选择，这是当前工作的基础，然后继续进行 - 毫无障碍但非常相关的提及最近的研究，该研究涉及从非凡的不同角度和范围中进行“新的图灵测试”的需求。在下一部分中说明了框架，定义了测试设计要求，并提出了构建良好指标的过程。列出了其他未来挑战，最后在讨论中，我们以综合和建筑设想得出结论。为了消除所使用的术语的操作含义，提供了词汇表和补充材料。