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发布者校正：转录组分析和机器学习揭示了新型的RNA签名，以增强桥本的分子表征
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TH17细胞：桥本甲状腺炎的沉默建筑师
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。
Peter Henderson，Tatsunori Hashimoto，Mark Lemley
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。