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直接打印三维电极用于大型
1 斯坦福大学材料科学与工程系 2 斯坦福大学电气工程系，斯坦福大学 3 苏黎世联邦理工学院巴塞尔生物系统科学与工程系 4 斯坦福大学生物工程系 5 斯坦福大学神经外科系 6 斯坦福大学化学工程系 7 斯坦福大学医学院，斯坦福大学 8 斯坦福大学汉森实验物理实验室 通讯作者：Nicholas A. Melosh (nmelosh@stanford.edu) 硅基平面微电子学是一种强大的工具，可用于以高时空分辨率可扩展地记录和调节神经活动，但以三维 (3D) 为目标的神经结构仍然具有挑战性。我们提出了一种在硅微电子学上直接制造组织穿透微电极的 3D 阵列的方法。利用基于双光子聚合和可扩展微加工工艺的高分辨率 3D 打印技术，我们在平面硅基微电极阵列上制作了 6,600 个高 10-130 µm、间距 35 μm 的微电极阵列。该工艺可以定制电极形状、高度和定位，以精确定位 3D 分布的神经元群。作为概念验证，我们解决了在与视网膜交互时专门定位视网膜神经节细胞 (RGC) 胞体的挑战。该阵列经过定制，可插入视网膜并从胞体记录，同时避开轴突层。我们用共聚焦显微镜验证了微电极的位置，并以细胞分辨率记录了高分辨率自发 RGC 活动。与平面微电极阵列的记录不同，这揭示了强大的躯体和树突成分，而轴突贡献很少。该技术可以成为一种多功能解决方案，用于将硅微电子与神经结构连接起来，并以单细胞分辨率大规模调节神经活动。
CRISPR-Cas9 介导的大簇删除和...
图 5 . 基于 CRISPR-Cas9 的 pepC 和 sacB 基因多重基因组编辑。（A）以 mRFP 或 sfGFP 为目的基因的单基因缺失、多重缺失和多重整合的结合和编辑效率。Y 轴上提供结合效率（灰色）和编辑效率（橙色）。编辑效率条顶部的数字表示筛选的接合子总数。误差线表示标准偏差。在确定编辑效率之间的显著差异时，考虑 P 值 < 0.05（* p < 0.05；** p < 0.01）。与单基因缺失和多重缺失相比，多重 mRFP 整合具有显著差异，与单基因缺失相比，多重 sfGFP 整合也具有显著差异。 (B) P. polymyxa 突变体的显微图像，其中 sfGFP 取代了 pepC 和 sacB 基因。(左) 明场图像；(右) GFP 通道。(C) 筛选过程中获得的野生型和突变体的比例以饼状图形式提供。
大语言扩散模型
自回旋模型（武器）被广泛地成为大型语言模型（LLMS）的基石。我们通过介绍LLADA挑战了这一概念，这是一种扩散模型，该模型在训练和监督的细调（SFT）范式下从头开始训练。llada通过向前数据掩盖过程和反向过程进行分散模型，该过程由香草变压器参数列出以预测掩盖的令牌。通过操作可能性结合的可能性，它为概率引发提供了一种限制的生成方法。在广泛的基准测试中，Llada表现出强大的可伸缩性，表现优于我们的自我建造的手臂基线。明显地，LLADA 8B具有强大的LLM，例如LLAMA3 8B在秘密学习中，并且在SFT之后，在诸如多转变型号之类的案例研究中表现出令人印象深刻的跟随能力。此外，Llada解决了诅咒，在逆转诗的完成任务中超过了GPT-4O。我们的发现将扩散模型建立为武器的可行且有前途的替代方案，挑战了上面讨论的关键LLM功能固有地与武器相关的假设。项目页面和代码：https：//ml-gsai.github.io/llada-demo/。
大型小型卫星星座
但除了产生数十亿美元的收入外，这些新卫星群还引发了一系列深刻且前所未有的法律、经济和社会问题。第一个问题涉及最受青睐的低空轨道位置的拥挤，以及相关的干扰、碰撞和碎片危险。这是一个典型的“公地悲剧”，每个参与者都被激励过度开发共享资源，而不是长期节约使用。第二个问题来自新卫星群对天文学造成的干扰。飞越的卫星将破坏天文台为寻求科学发现而窥视遥远太空的能力。卫星的通过会在望远镜的图像上留下一条令人讨厌的白色条纹，遮蔽了收集和解释微弱数据的努力。第三，私人卫星数量不断增长，越来越多地用于军事和情报目的，这抹杀了长期存在的国际武装冲突法的基本要求，即保持军事和民用物体之间的重要“区别”，并实现这两类资产之间的物理“分离”。本文探讨了即将无处不在的小型卫星星座数量不断增加，以及它们带来的上述三个特殊问题。它还建议进行一些法律改革，以应对这些困境，并缓和一场不受约束、毫无成效的国际太空竞赛的危险复苏。这些建议包括呼吁迅速发展
培训大语言模型
培训大语言模型（LLM）已成为人工智能进展的核心，数据集，培训前和训练后方法在其性能和可扩展性方面扮演着互补的角色。此博士学位课程探讨了训练这些模型的关键阶段，并强调了数据对下游任务中模型性能的影响。学生将通过全面研究数据集构建，优化技术，缩放定律，培训前策略，合成数据生成以及培训后的改进（例如，进行微调和对齐方式），通过全面的研究构建LLM的理论和实践。该课程将结合理论指导与动手实验相结合。学生将洞悉：＃＃创建高质量，多样化和有效数据集的原则和方法。＃＃¢优化策略，用于大规模模型培训，包括计算效率。＃＃经验缩放定律及其对模型大小和数据集大小的影响。＃¢利用合成数据及其在改善概括和鲁棒性中的作用。＃＃训练技术，例如人类反馈（RLHF）的增强学习以及与期望的结果结合。