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使用多代理 LLM 系统优化库存管理
摘要 有效的库存管理需要全面预测需求和优化库存水平的能力，而这传统上只限于人类专业知识。新兴的人工智能方法虽然通过深度学习模型和数据分析提供了有效的解决方案，但往往缺乏整合动态市场洞察和实时数据的灵活性。通过利用多个动态交互大型语言模型 (LLM) 的多样化功能，我们可以克服这些限制并开发一类新的人工智能驱动的库存管理系统。本文介绍了一个多智能体框架，包括项目经理智能体、销售预测智能体和库存经理智能体，它们自主协作以应对库存管理挑战。智能体通过自我和相互修正动态调整库存计划并保持产品可用性。模拟结果表明，库存周转率显著提高，运输成本和持有费用降低，总成本大幅下降，同时保持零缺货率。我们的框架展示了协同 LLM 智能、统计建模的精确度以及不同智能体之间的动态协作的潜力，为自动化和优化供应链管理开辟了新途径。关键词：库存管理、多智能体系统、大型语言模型 (LLM)、供应链优化。
使用 LLM 框架评估电池健康状态
摘要 — 电池健康监测对于电动汽车 (EV) 的高效可靠运行至关重要。本研究引入了一种基于变压器的框架，利用基于循环和瞬时放电的数据来估计钛酸锂 (LTO) 电池的健康状态 (SoH) 并预测其剩余使用寿命 (RUL)。我们在 500 次循环中对 8 个 LTO 电池在各种循环条件下进行测试，展示了充电时间对能量存储趋势的影响，并应用差分电压分析 (DVA) 来监测电压范围内的容量变化 (dQ/dV)。我们的 LLM 模型实现了卓越的性能，平均绝对误差 (MAE) 低至 0.87%，并且具有支持高效处理的各种延迟指标，展示了其实时集成到 EV 中的强大潜力。该框架通过高分辨率数据中的异常检测有效地识别了退化的早期迹象，从而促进了预测性维护以防止电池突然故障并提高能源效率。索引词 — 电池退化、健康状态 (SoH)、剩余使用寿命 (RUL)、钛酸锂 (LTO)、差分电压分析 (DVA)、大型语言模型 (LLM)
在食品和药品应用中使用微囊化的掩饰掩盖
网络威胁从各个案件增加到全球问题是人们转移网络安全观点的原因。基本的防御工艺最初理解和有效，无法与现代攻击的复杂性和速度相匹配。考虑到LLM是AI的最新成员，本文旨在讨论其在整合威胁检测和响应自动化系统中的应用。因此，具有较高自然语言处理功能的LLM具有有关网络安全的革命性观点。由于LLM代理可以查看大量的安全数据，区分模式并创建上下文适当的响应，因此它们可以弥合新兴威胁和稳定的安全系统之间的差距。本文研究了LLM代理使用的工具，例如自然语言处理来分析日志，上下文异常检测，网络流量中的模式识别以及对用户行为的分析。此外，它还描述了LLM代理如何在威胁识别，警报优先级，上下文驱动的响应生成，安全政策执行和威胁处理的背景下支持自动威胁处理。还考虑了LLM代理到包括SIEM系统和AI-OPS平台在内的已知系统中的集成，从而可以进一步结论创建积极主动的网络安全系统的机会。然而，仍存在开放的困境，例如对抗性攻击和解释性，网络安全方面的LLM代理的未来仍然很明亮，并且在多模式威胁分析和基于量子安全LLM的密码学中还有更多可能性。
crispr-gpt：基因编辑实验自动设计的LLM代理
基因组工程技术的引入已经改变了生物医学研究，使得对遗传信息进行精确更改成为可能。但是，创建有效的基因编辑系统需要对CRISPR技术以及正在研究的复杂实验系统有深入的了解。虽然大型语言模型（LLM）在各种任务中都表现出了希望，但它们通常缺乏特定的知识和难以准确解决生物设计问题的努力。在这项工作中，我们介绍了CRISPR-GPT，这是一种具有领域知识和外部工具的LLM代理，以自动化和增强基于CRISPR的基因编辑实验的设计过程。CRISPR-GPT利用LLM的推理能力促进选择CRISPR系统，设计指南RNA，推荐蜂窝交付方法，起草协议以及设计验证实验以确认编辑结果的过程。我们展示了CRISPR-GPT从刮擦中协助非专家研究人员进行基因编辑实验的潜力，并在现实世界中验证了药物的有效性。此外，我们探讨了与自动基因编辑设计相关的道德和监管考虑因素，强调了对这些工具负责和透明使用的需求。我们的工作旨在桥接
LLM代理团队可以利用零日漏洞
LLM代理已经变得越来越复杂，尤其是在网络安全领域。研究人员表明，LLM代理可以在描述脆弱性和玩具捕获问题问题时利用现实世界的漏洞。但是，这些代理商在代理商提前未知的现实漏洞（零日漏洞）上仍然表现较差。在这项工作中，我们表明LLM代理团队可以利用现实世界中的零日漏洞。以前的代理商在单独使用时努力探索许多不同的漏洞和远程计划。为了解决此问题，我们介绍了HPTSA，这是一种具有可以推出子代理的计划代理的代理系统。计划代理探索系统，并确定在尝试不同的漏洞时要调用哪些子代理，从而解决长期计划问题。我们构建了15个现实世界漏洞的基准，并表明我们的代理团队在先前的工作中提高了高达4.5倍。
远程学习法学硕士（LLM）技术与人工智能法
所学模块以及论文模块的教学部分将为学生提供完成最终研究项目（实习后的论文或高级报告）所需的学科知识和技能。论文模块的教学部分将在第 2 学期开始，并将以不计学分的法律基础和技能的介绍材料为基础，重点介绍各种研究方法。虽然学生不需要进行实证研究来支持他们的论文，但他们应该能够理解和评估他人所做的实证工作。因此，对社会研究问题和研究方法问题的实际知识很重要。全日制学生将于 9 月份开始的第 2b 学期（从 4 月开始）和 1 月份开始的第 2 学期（从第二年的 1 月开始）开始论文的独立部分。
CRISPR-GPT：用于自动设计基因编辑实验的 LLM 代理
基因组工程技术的引入改变了生物医学研究，使得精确改变遗传信息成为可能。然而，创建一个有效的基因编辑系统需要对 CRISPR 技术和正在研究的复杂实验系统有深入的了解。虽然大型语言模型 (LLM) 在各种任务中都表现出了良好的前景，但它们往往缺乏特定的知识，难以准确解决生物设计问题。在这项工作中，我们引入了 CRISPR-GPT，这是一个增强了领域知识和外部工具的 LLM 代理，用于自动化和增强基于 CRISPR 的基因编辑实验的设计过程。CRISPR-GPT 利用 LLM 的推理能力来促进选择 CRISPR 系统、设计向导 RNA、推荐细胞递送方法、起草方案和设计验证实验以确认编辑结果的过程。我们展示了 CRISPR-GPT 帮助非专家研究人员从头开始进行基因编辑实验的潜力，并在现实世界的用例中验证了该代理的有效性。此外，我们探讨了与自动化基因编辑设计相关的伦理和监管考虑因素，强调负责任和透明地使用这些工具的必要性。我们的工作旨在弥合
大型语言模型（LLM）算法重塑决策和2
3个任务集的基于成人决策能力电池。4沉没成本谬误：尽管人们最好减少损失并继续前进是最好的，但人们继续根据以前的投资做出决定时，就会发生沉没的成本谬误。
法学硕士项目 - 乔治华盛顿大学法学院 - 乔治华盛顿大学
我们的教授将法律世界带入课堂。例如，布拉德利·克拉克教授最近与他的朋友埃琳娜·卡根法官（左图）在满屋子的学生面前进行了一次对话。我们的教授在最高法院辩论，在国会山作证，并在乔治华盛顿大学法学院任教。这就是我们提供的融入华盛顿教育的一个例子。这意味着我们的教授不仅是学者，而且还参与塑造华盛顿校园周围机构的法律实践和发展。这种经验和机会使我们的学生受益匪浅。
CRISPR-GPT：用于自动设计基因编辑实验的 LLM 代理
基因组工程技术的引入改变了生物医学研究，使得精确改变遗传信息成为可能。然而，创建一个有效的基因编辑系统需要对 CRISPR 技术和正在研究的复杂实验系统有深入的了解。虽然大型语言模型 (LLM) 在各种任务中都表现出了良好的前景，但它们往往缺乏特定的知识，难以准确解决生物设计问题。在这项工作中，我们引入了 CRISPR-GPT，这是一个增强了领域知识和外部工具的 LLM 代理，用于自动化和增强基于 CRISPR 的基因编辑实验的设计过程。CRISPR-GPT 利用 LLM 的推理能力来促进选择 CRISPR 系统、设计向导 RNA、推荐细胞递送方法、起草方案和设计验证实验以确认编辑结果的过程。我们展示了 CRISPR-GPT 帮助非专家研究人员从头开始进行基因编辑实验的潜力，并在现实世界的用例中验证了该代理的有效性。此外，我们探讨了与自动化基因编辑设计相关的伦理和监管考虑因素，强调了负责任和透明地使用这些工具的必要性。我们的工作旨在弥合