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室温大磁电在过渡态...
人们越来越关注新型磁电 (ME) 材料，这种材料在室温 (RT) 下表现出强大的 ME 耦合，可用于高级存储器、能源、自旋电子学和其他多功能设备应用，利用通过磁场控制极化和/或通过电场控制磁化的能力。获得具有强 ME 耦合的 ME 材料、了解其起源并操纵其加工和成分以实现室温下的大 ME 系数是多铁性研究的重要一步。为了解决这个问题，我们研究了 Ni 掺杂的 Pb(Zr 0.20 Ti 0.80 )O 3 (PZT) 的多铁性和 ME 特性。我们发现 Ni 掺杂 PZT 的铁电（TC ~ 700 K）和弱铁磁（~ 602 K）相变远高于 RT，导致强 ME 耦合系数（ E,31）为 11.7 mVcm -1 Oe -1（H ac = 1 Oe 和 f = 1 kHz）。虽然 X 射线衍射表明这是一种单相材料，但高分辨率透射电子显微镜揭示了有和没有 Ni 存在的区域；因此两相之间的磁电耦合是可能的。第一性原理计算表明 (Ni Pb ) × 缺陷可能是造成 Ni 掺杂 PZT 中实验观察到的磁性和 ME 耦合的原因。我们进一步证明 Ni 掺杂 PZT 表现出低损耗角正切、低漏电流、大饱和极化和弱
大型发电机互连协议
本大型发电机互连协议 (LGIA) 于 2020 年 _______________ 月 ____ 日由 Edwards Sanborn Storage I, LLC、Edwards Sanborn Storage II, LLC、Edwards Solar 1A, LLC、Edwards Solar 1B, LLC、Sanborn Solar 1A, LLC 和 Edwards Sanborn Expansion, LLC 签订，上述三家公司均为根据特拉华州法律成立并存在的有限责任公司（各自称为“共同承租人”，统称为拥有大型发电设施的“互连客户”），EdSan Interconnection Management I, LLC，一家根据特拉华州法律成立并存在的有限责任公司（“管理人”），南加州爱迪生公司，一家根据加利福尼亚州法律成立并存在的公司（“参与 TO”），以及加州独立系统运营商公司，一家根据以下法律成立并存在的加州非营利性公益公司加利福尼亚州 (“ CAISO ”)。互连客户、管理者、参与 TO 和 CAISO 各自可称为“一方”或统称为“各方”。
弥漫性大 B 细胞淋巴瘤
大型 B 细胞淋巴瘤每年全球新增病例估计为 15 万例，占所有非霍奇金淋巴瘤病例的近 30%。患者通常表现为进行性淋巴结肿大、结外疾病或两者兼有，需要治疗。尽管大多数患者在就诊时处于晚期阶段，但超过 60% 的患者可以通过 R-CHOP（利妥昔单抗、环磷酰胺、阿霉素、长春新碱和泼尼松）免疫化疗治愈（图 1A）。R-CHOP 治疗失败的患者通常预后不佳，尤其是那些对一线或后续疗法有抵抗力的患者，尽管有些患者可以在二次治疗后获得持久缓解并治愈。在过去的二十年里，对大 B 细胞淋巴瘤在流行病学、预后因素和生物异质性方面的认识不断加深，导致了疾病分类的改进和新治疗方法的开发。
BRAINGPT：一个受大脑启发的基于 SNN 的大型
基于人工神经网络 (ANN) 的大型语言模型 (LLM) 表现出色，但在计算效率和生物可解释性方面面临挑战。我们提出了 BrainGPT，这是一种基于测试时间训练 (TTT) 框架并受到脉冲神经网络 (SNN) 和神经生物学原理启发的新型 LLM 架构。我们的方法采用双模型结构，模拟人脑中观察到的分层语言处理，并利用具有自适应阈值的专门积分和激发神经元模型。通过多阶段训练策略，包括量化感知预训练、ANN 到 SNN 的转换和受生物启发的无监督学习，我们实现了从 ANN 到 SNN 的数学证明的无损转换，保留了 100% 的原始 ANN 模型的性能。此外，受生物启发的无监督学习优化了维持 100% ANN 性能所需的最大时间步骤。与原始 TTT 模型相比，BrainGPT 的能源效率提高了 33.4%，训练收敛速度提高了 66.7%。这项工作推动了节能且可生物解释的大型语言模型的开发，这些模型的性能可与最先进的基于 ANN 的模型相媲美，同时显著改进了 TTT 框架。
生物信息学的大型语言模型
Wei Ruan ∗1 , Yanjun Lyu ∗2 , Jing Zhang ∗2 , Jiazhang Cai 3 , Peng Shu 1 , Yang Ge 4 , Yao Lu 4 , Shang Gao 5 , Yue Wang 1 , Peilong Wang 6 , Lin Zhao 1 , Tao Wang 3 , Yufang Liu 3 , Luyang Fang 3 , Ziyu Liu 3 , Zhengliang Liu 1 , Yiwei Li 1 , Zihao Wu 1 , Junhao Chen 1 , Hanqi Jiang 1 , Yi Pan 1 , Zhenyuan Yang 1 , Jingyuan Chen 6 , Shizhe Liang 7 , Wei Zhang 8 , Terry Ma 9 , Yuan Dou 10 , Jianli Zhang 10 , Xinyu Gong 10 , Qi Gan 10 , Yusong Zou 10 , Zebang Chen 10 , Yuanxin Qian 10 , Shuo Yu 10 , Jin Lu 1 , Kenan Song 10 , Xianqiao Wang 10 , Andrea Sikora 11 , Gang Li 12 , Xiang Li 13 , Quanzheng Li 13 , Yingfeng Wang 14 , Lu Zhang 15 , Yohannes Abate 16 , Lifang He 17 , Wenxuan Zhong 3 , Rongjie Liu 3 , Chao Huang 4 , Wei Liu 6 , Ye Shen 4 , Ping Ma 3 , Hongtu Zhu 5 , Yajun Yan 10 , Dajiang Zhu †2 , and Tianming Liu †1
2025大型福利
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用大语言来测量可固定性...
大型语言模型（LLMS）是强大的指导关注者。但是，许多开放式生成任务具有较大的解决方案空间，需要缩小以适合用户需求。llms朝着这种需求方向而言，对于与用户期望和目标保持一致的安全LLM系统至关重要。尽管LLM指导跟踪的持续改进，但此类增益可能不一定转化为可管道性。此断开连接激发了一个用于测量可引导性的原始框架。因此，我们提出了一个面向目标的，定量的可管道定义。我们的定义为em-pirical的引导探针的设计提供了信息，我们利用文本重写任务来衡量LLMS的转移能力。我们证明了最近的LLM是不可察的。我们将这种缺乏可行性归因于副作用：请求目标与无需LLM运动之间的相关性。因此，尽管LLM指导的进步前进，但仍有很大的空间可改善LLM的可识别性。
生成大型建议模型
在信息过载的时代，推荐系统在过滤数据和提供个性化内容中起着关键作用。功能交互和用户行为模式方面的最新进展显着增强了这些系统的回忆和排名过程。随着大语言模型（LLM）的兴起，已经出现了新的机会，以进一步改善推荐系统。本教程探讨了整合LLMS的两种主要方法：LLMS增强建议，这些建议利用了一般LLMS的推理能力，以及生成性的大建议模型，重点是缩放和精致。虽然前者在现有文献中得到了广泛的覆盖，但后者仍然没有被忽视。本教程的目的是通过提供有关大型建议模型的全面概述，包括其最近的进步，挑战和潜在的研究方向，以填补这一差距。关键主题包括数据质量，缩放定律，用户行为挖掘以及培训和推理的效率。通过与本教程互动，参与者将洞悉该领域的最新发展和未来机会，从而有助于学术研究和实际应用。此探索的及时性质
机器人技术的大型语言模型
摘要 - LARGE语言模型（LLM）经历了显着的扩展，并越来越多地整合在各个领域。值得注意的是，在机器人任务计划的领域中，LLMS利用其先进的推理和语言理解能力，根据自然语言指示制定精确有效的行动计划。然而，对于机器人与复杂环境相互作用的具体任务，仅文本LLMS通常由于缺乏与机器人视觉感知的兼容性而面临挑战。本研究提供了全面的概述，概述了LLM和多模式LLMS中的新兴整合到各种机器人任务中。此外，我们提出了一个框架，该框架利用多模式GPT-4V通过自然语言指令和机器人视觉看法的结合来增强体现的任务计划。我们的结果基于不同的数据集，表明GPT-4V有效地增强了具体任务中的机器人性能。对各种机器人任务的LLM和多模式LLM的广泛调查和评估丰富了对以LLM为中心的以LLM的体现智能的理解，并为弥合人类机器人 - 环境相互作用的差距提供了前瞻性的见解。