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A Comprehensive Survey - AI Alignment
AI一致性旨在使AI系统符合人类的意图和价值观。随着AI系统的发展越来越强大，因此未对准的风险也会出现。为了提供对齐字段的全面，最新的概述，在本调查中，我们深入研究了对齐的核心概念，方法论和实践。首先，我们将四个原则确定为AI一致性的关键目标：鲁棒性，可解释性，可控性和道德（大米）。在这四个原则的指导下，我们概述了Currant Alignment Research的景观，并将它们分解为两个关键组成部分：远程对齐和后方对齐。前者的目的是通过对齐培训使AI系统保持一致，而后者则旨在获得有关系统对齐的证据，并适当地管理它们，以避免加剧未对准风险。在向前对齐时，我们讨论了在分配转移中从反馈和学习中学习的技术。具体来说，我们调查了传统的偏好建模方法和从人类反馈中进行的增强学习，并进一步讨论了潜在的框架，以实现可扩展的监督，以实现有效的人类监督的任务。在分配转移的学习中，我们还涵盖了数据分布干预措施，例如对抗培训，这些干预措施有助于扩大培训数据的分布以及算法干预措施，以打击目标不良的杂草差异化。在向后对齐时，我们讨论了保证技术和治理实践。具体来说，我们在其整个生命周期中调查了AI系统的保证方法，涵盖了安全评估，可解释性和人为价值的依从性。我们讨论了旨在管理现有和未来AI风险的政府，行业行为者和其他第三方采用的当前和潜在治理实践。
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综合生物化学
编辑们敏锐地意识到，生物化学领域的文献已经非常庞大，事实上如此广泛，以至于越来越难以汇集特定领域中最相关的材料。除了普通教科书之外，迅速扩展的生物化学知识的主题还分布在无数期刊、专著和一系列评论中。编辑们认为，生物化学领域确实需要一本高级论文，将该学科的主要领域汇集在一套书中。如果一个人或一小群生物化学家能够写出这样一篇高级论文，并在合理的时间内跟上快速发展的步伐，那将是理想的，但这至少是困难的，甚至是不可能的。相反，在顾问委员会的建议下，编辑们汇集了他们认为由有能力的作者撰写的最佳章节顺序；他们必须对这一过程可能导致的主题不可避免的空白和重复负责。除了生物物质化学和代谢的知识体系之外，对于现代生物化学家来说，最明显的是我们必须从物理和有机化学的最新概念中汲取多少知识，进而将其应用到广阔的生物学领域。因此，在《综合生物化学》的组织中，第 II、III 和 IV 部分、生物化合物化学、生化反应机制和代谢可被视为经典生物化学，而第一和第五部分则提供了关于该主题起源和预测的精选材料。希望将各部分细分为合订本不仅方便，而且会受到关注专业领域的学生的青睐，并使将来更容易修订各个卷。特别是在后者方面，编辑们将欢迎所有评论，以努力提供有用且有效的生化知识来源。
全面评论
代谢产物分析是对复杂疾病的临床诊断的强大方法，从心脏代谢疾病，癌症和认知疾病到呼吸道病理和疾病，涉及代谢失调。由于系统级解释的重要性，已经开发了许多方法来使用代谢组学数据识别具有生物学意义的途径。在这篇综述中，我们首先描述一个完整的代谢组学工作流（样本准备，数据采集，预处理，下游分析等）。然后，我们全面审查了24种能够进行功能分析的方法，包括将代谢组数据与其他类型的数据相结合的方法，以研究多个OMICS层的疾病与疾病相关的变化。我们讨论了它们的可用性，实现，预处理和质量控制的能力，支持的OMICS类型，嵌入式数据库，途径分析方法和集成技术。我们还提供了每个软件的评分和评估，重点是其关键技术，软件可访问性，文档和用户友好性。遵循我们的指南，生活科学家可以根据方法评级，可用数据，输入格式和方法类别轻松选择合适的方法。更重要的是，我们强调了未来研究需要解决的杰出挑战和潜在解决方案。为了进一步协助用户执行审查的方法，我们可以通过https://github.com/tinnlab/metabolite-pathway--审查 - divew-docker提供软件包包装器。
