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脚手架：一种基于脚手架的大型语言改进
药物优化变得越来越多。尽管如此，它还是具有挑战性的，因为它需要保留原始药物的有益特性，同时增强其范围的所需属性。在这项工作中，我们旨在通过引入S Caffold GPT来应对这一挑战，这是一种新型的大型语言模型（LLM），设计用于基于分子SCAF-FOLL的药物优化。我们的工作包括三个关键组成部分：（1）一种三阶段的药物优化方法，可以整合预训练，填充和解码优化。（2）一种独特设计的两相增量训练方法，用于预训练药物优化的基于LLM的发电机，以增强性能。（3）代币级的解码优化策略T OP-N，该策略可以使用预验/填充的LLMS启用受控的，奖励引导的生成。fi-nyly，通过对共证和癌症基准进行全面的评估，我们表明，Caffold GPT的表现优于药物优化基准中的基线，同时在保持原始的功能型支架方面表现出色。
利用AI来实现生物信息学的突破：Chatgpt，DeepSeek和高级AI工具在生物数据分析和手稿准备中的作用
1。整合多摩学数据：生物信息学领域通常需要从广泛的来源（包括基因组学，转录组学，蛋白质组学和代谢组学等）等多种来源的数据集成。这些数据集的复杂性和异质性构成了重大挑战，因为它们通常包含各种类型的信息，必须协调以发现有意义的生物学见解。AI工具已成为强大的促进者，使研究人员能够通过识别常见模式，相关性和关系来无缝整合多词数据，而这些数据可能不会通过传统的分析方法立即显而易见。例如，能够处理高维且复杂的数据集的深度学习模型已成功地用于整合多媒体数据并以明显的准确性预测生物学结果。这些模型利用了学习数据层次表示的能力，从而发现了不同的OMICS层之间的潜在连接并提供对生物系统的更全面的理解（Jumper等，2021）。通过弥合不同数据类型之间的差距，AI驱动的方法正在彻底改变研究人员分析和解释多词的数据的方式，为更全面和有见地的发现铺平了道路。
人形机器人的GhatGPT时刻已至
从进展看，特斯拉居首，且从芯片、数据训练、大模型到本体制造、运控模型均自研自产，25年已制定千台量 产目标。其次为英伟达，其具备强大的算力能力+数据训练平台优势，利用微软芯片、数据、大模型、开发平 台，为人形机器人公司打造底层开发生态，已与14家人形公司合作。其次为Google，从放弃本体聚焦机器人 大模型，到再次牵手机器人公司合作下一代人形机器人，具备大模型能力。 OpenAI目前通过投资和自己小规模 研发机器人本体，尚未All in。苹果和Meta目前专注机器人细分感知领域，平台推出机器人感知系统ARMOR 可用于机械臂，Meta此前收购Digit触觉传感器团队。
CD-GPT作为一种生物基础模型，通过中央教条>分子序列之间的差距
中央教条是理解生物体中流量15和遗传信息表达的基本框架，从而促进了分子类型中不同生物学序列的16个连接。在这项研究中，我们17个CD-GPT（中央教条生成预处理的变压器），这是一个具有10亿参数的属生物基础模型，旨在捕获DNA，RNA和蛋白质之间的19个序列关系。我们在20个统一的代表空间中对序列进行建模，并采用共享的，多分子的词汇21来有效地缩小其在嵌入空间中的距离。通过扩展22在核苷酸和氨基酸序列数据上进行预处理，CD-GPT在广泛的预测性和生成性下降24个流中表现出23个出色的性能，包括单分子和多分子分析。值得注意的是，在基因组元素检测，蛋白质26预测，RNA-蛋白相互作用鉴定以及生成性任务等任务中，有25个CD-GPT在诸如27蛋白产生和反向翻译之类的生成任务中出色。CD-GPT的多功能性开辟了28种有希望的途径，用于高级多摩变分析。29
综合注意力卷积网络用于运动图像EEG分类
在过去的十年中，生成人工智能（GAI）的应用在医学，科学和日常生活中迅速增加。大语言模型（LLMS）为教育开辟了新的途径。llms已用于为学生创建互动的教育内容，刺激他们的好奇心，产生代码解释并提出评估问题（Küchemann等，2023）。但是，将GAI纳入教育时也存在一些挑战。该研究主题旨在解决使用GAI工具来推进学生认知或更广泛的能力的问题，以及如何使教师和学生都可以认真地反映使用GAI工具而不是过分依赖他们。研究主题的重点是研究基于大型语言模型的GAI工具，例如Chatgpt进行学习和认知，以促进有关如何使用GAI工具来支持教师进行形成性评估，诊断学生的努力，实现新颖的认知活动和实现个人意见和个人注意的学生的批判性转移。本社论综合了该研究主题中14项研究的见解，这些研究研究了AI在高等教育中的各种影响，强调了接受，评估，绩效比较，技能发展，互动策略和认知建模的关键主题。
语言写得很大：llms，chatgpt，含义和理解
除了（Little）OpenAI可能向我们隐瞒的内容外，我们都知道（大致）（llms）的大型语言模型（例如ChatGpt）工作（其庞大的文本数据库，统计数据，矢量表示和大量参数，下言培训等）。但是，我们当中没有人能说（衷心地），我们对Chatgpt所证明的能力对这些资源的作用并不感到惊讶。这甚至驱使我们中的一些人得出结论，Chatgpt实际上理解了。它不正确。，但我们了解它如何做能做的事情也不正确。我会建议一些有关良性“偏见”的预感 - 在LLM量表上出现的会议约束可能会帮助ChatGpt的表现比我们预期的要好。这些偏见是语言本身，LLM量表的本质上固有的，它们与Chatgpt缺乏的是紧密相关的，这是直接的感觉运动接地，可以将其单词与引用者及其命题联系起来。这些收敛性偏见与（1）间接言语基础在直接感觉运动基础上的寄生虫有关，（2）语言定义的循环，（3）语言生产和理解的“镜像”，（4）在LLM量表上以LLM量表的命题中的标志性，（（5）人类的“人类知识）”，也许是“类别”的“类别”。乔姆斯基的猜想是关于思想定律。博览会将以与Chatgpt-4的对话形式。
GPT教授：拥有大型语言模型写了有关集会自由的评论
I.任务超智能即将到来（Bostrom 2017，Ashenbrenner 2024）。首先是由大型语言模型（Sakana 2024）完全设计，研究和撰写的第一批研究论文。与此前景相比，本文报告的成就是适中的。我们提示要做的GPT所做的只是摘要。对于法律界而言，这个谦虚的步骤是一个很大的一步。在我们的项目中，GPT不仅概括了单个文本。它正在撰写欧洲人权法院完整法学的结构化摘要，该法院对欧洲人权公约保护的基本自由之一。gpt在Art 11 Echr的保护下写了有关集会自由的评论。文本以评论的欧洲大陆传统编写。输出的组织方式与欧洲法律奖学金的大部分工作方式相同 - 除了作者被从方程式中取出。正如我们所证明的那样，输出看起来完全像人为写的评论。实际上它甚至表现出色。GPT评论比人类法学家撰写的竞争文本更全面，功能更大。当它可以访问其自己的评论时，GPT更有可能正确地预测欧洲人权法院的实际裁决（后），与获得其最认真的竞争对手（法院登记册已经准备的指南）相比。我们的练习结果可在此处获得：
deepseek vs. chatgpt：推理中的比较效力...
摘要新一代语言模型的出现因其卓越的理解和人类语言生成能力而彻底改变了自然语言处理（NLP）的领域。chatgpt成为一个基本模型，具有出色的优势。DeepSeek最近成为NLP的最新进步，在纯文本生成工作，语义分析和上下文依赖语言建模能力中表现出巨大的潜力。该研究调查并比较了DeepSeek和Chatgpt在评估主要应用于南亚阿拉伯语学习者的成人L2（第二语言）采集错误时的表现。使用此前提，我们旨在评估其在检测语言不准确性（形态学，语法，语义）和诊断L1（第一语言）的疗效方面的功效。方法包括对非本地阿拉伯语句子的错误分析，两个模型的比较评估以及对推理深度的对比评估。结果表明，DeepSeek在上下文驱动的错误检测（例如检测SOV单词订单转移时）的情况明显好得多，并且ChatGpt提出了更具主导性的相关反馈。但是，两者都需要微调提示来引入与语义/务实错误有关的反馈，例如缺少文章和方言不匹配。的贡献包括将AI工具集成到L2教育学的建议，强调对比度的演习和社会语言意识，以及针对L1靶向错误概况的培训AI的建议。这项研究将AI集成到针对成人L2学习者的可扩展解决方案的语言教学中，同时指出了模型中所需的改进。关键字：DeepSeek，Chatgpt，LLMS，母语影响（MTI），第二语言获取（SLA），AI辅助错误检测，对比语言学
CHATGPT中偏见的感知：社交媒体数据的分析
Leiter等。[11]分析了Twitter用户对ChatGpt的看法。作者分析了推文的情感，情感随着时间的变化，跨语言的情感以及主题的分析。使用由“ #chatgpt”组成的简单搜索查询，作者从168,000多个Twitter用户中收集了330,000多条推文。结果和分析表明，有100,163条推文具有积极的情绪，174,684条推文具有中性情绪，而59,961条推文具有负面情绪。随着时间的流逝，情感分析显示在分析的时间范围内的情感下降趋势。英语与非英语推文的平均情感几乎相似。与日语，法语，西班牙语和德语的推文相比，用英语的推文具有更多的积极情感。最后，推文主要与五个主题有关：商业，技术，教育，日常生活和社会问题。
大型语言模型作为道德专家？ GPT-4O ...
人们认为AI在各个领域都具有专业知识，但是AI生成的道德专业知识的质量仍然不确定。最近的工作表明，大型语言模型（LLMS）在旨在评估道德一致性的任务上表现良好，以相对较高的精度反映了道德判断。由于LLM越来越多地在决策角色中使用，因此他们越来越期望他们不仅提供一致的判断，而且表现出合理的道德推理。在这里，我们推进了道德图灵测试的工作，发现美国人的道德建议比《纽约时报》受欢迎的咨询专栏《道德》（The Pollecicist）更具道德，值得信赖，周到和正确。参与者认为GPT模型既超过了美国人的代表性样本，又超过了著名的伦理学家提供道德理由和建议，这表明人们可能越来越多地将LLM的产出视为可行的道德专业知识来源。这项工作表明，人们可能会将LLMS视为对道德指导和决策中人类专业知识的有价值的补充。也强调了在LLMS中精心编程的道德准则的重要性，考虑到它们影响用户道德推理的潜力。