Peter Henderson,Tatsunori Hashimoto,Mark Lemley * Generative AI,特别是基于文本的“基础模型”(在包括Internet在内的大量信息中训练的大型模型)可能会在各种责任方面产生有问题的语音。机器学习从业人员定期“红色团队”模型来识别和减轻这种有问题的语音:从错误地指责人们严重不当行为的“幻觉”到建造原子弹的食谱。一个关键问题是,这些红色团队的行为是否实际上对根据美国法律规定的模型创建者和部署者构成了任何责任风险,从而激励对安全机制的投资。我们检查了三个责任制度,将它们与红色团队模型行为的常见例子联系在一起:诽谤,言语与犯罪行为不可或缺的言论和不法死亡。我们发现,任何第230节的免疫分析或下游责任分析都紧密包裹在算法设计的技术细节中。,还有许多障碍可以真正寻找模型(及其相关政党)的责任。我们认为,在这些情况下,AI不应明确免受责任,并且随着法院应对平台算法已经精细元素的复杂性,上面有索尼尔问题的生成AI织机的技术细节。法院和政策制定者应仔细考虑他们在评估这些问题时创造的技术设计激励措施。
摘要 - 桥本的甲状腺炎(HT)是一种慢性疾病,免疫系统攻击甲状腺。终生持续的自身免疫性疾病,始于导致甲状腺功能障碍的炎症。我们的研究重点关注过程的关键部分:T辅助17(Th17)细胞,因为HT通常集中在其他免疫细胞上。我们的研究表明,TH17和细胞因子IL-17负责该疾病的炎症级联反应。TH17细胞积极主动,导致过度炎症,最终导致HT中的甲状腺组织损伤。这些细胞产生IL-17时是促炎性的,它会募集其他免疫细胞并加剧组织破坏。TH-17与通常负责控制免疫应答的调节性THE之间的平衡在HT中被破坏,从而导致对免疫系统的持续攻击。本文我们的发现强调了将TH-17和IL-17途径作为潜在治疗策略的重要性。当我们转移对这些关注时,我们可能能够开发有助于管理炎症并防止甲状腺损害的治疗方法。
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糖尿病(OM).Hashimoto的甲状腺炎(HT)296 IAN0少年类风湿关节炎(IRA),是一个14岁的女孩。艾布拉姆斯(Spon(Arturo Aball I)。DM.HT和JRA的关联以前尚未被延长。该共处的目的是报告我们在6岁时以Sulln-Sulln-Sulln-Sulln-Sulln依赖性DM发展的海地女孩的预先发现。甲状腺肿9年。和多阶段的Jra在12年时。没有证据表明lridocyclisis。 7,OOO);antinuclear antibodies (1 :32.768 and 1 :1,024) ;rheumatoid factor (1 :320 and 1 :640) ;high-normal C3 (240mg%) and elevated C4 (240mg%) ;normal IgA and 1gM.elevated 1gG;elevated gannna globulin normal CBC peri pheral smear and serum B12;normal对ACTH刺激的肾上腺反应; HL-A.A-28,A-9,B-27,B-7,CW-2; ESR(33和26 MN/HR);以及JRA在手腕X射线上的证据。这些发现一种自动疾病。dm对OM本身可能是自动Imnun Rigln疾病的概念表示了sup-我们认为,这是一个人共存的第一个同时表达的报告。
总结一名韩国妇女的遗传标记和据称她被收养的孩子进行了比较,以测试她的产妇。没有21个调用标记,包括8种红细胞抗原,6种红细胞酶和7种血清蛋白,排除了产妇。这些结果表明孕产妇的概率为0.31,这太低而无法得出结论。人类白细胞抗原(HLA)-a,-b,-c和-dr单倍分型也是无信息的。因此,通过观察5个可变数量的串联重复(VNTR)标记中的2个差异来排除产妇。关键词产妇测试,DNA分析,VNTR标记
基于Arxiv:2305.16669 [Hepth] W/ K。Hashimoto(B01合作者),R。Watanabe [Kyoto U], div>
基于人工智能的自动避碰系统的开发和实船试验评估 ································································ 大阪府立大学 Hirotada HASHIMOTO,
合金 BaSn_{1–x}Pb_{x}O_{3} Junichi Shiogai、Takumaru Chida、Kenichiro Hashimoto、Kohei Fujiwara、Takahiko Sasaki、
Chandra Bodhinanda印度尼西亚Ryota Hashimoto京都大学完全隐含的土壤液体结构耦合模型,该模型受到了高度流量的流量