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Megascale：将大型语言模型培训扩展到10,000多个GPU
Qi Huang 1 Yangrui Chen 1 Zhi Zhang 1 Yanghua Peng 1 Xiang Li 1 Cong Xie 1 Shibiao Nong 1 Yulu Jia 1 Sun He 1 Hongmin Chen 1 Zhihao Bai 1 Qi Hou 1 Shipeng Yan 1 Ding Zhou 1 Yiyao Sheng 1 Zhuo Jiang 1 Haohan Xu 1 Haoran Wei 1 Zhang Zhang 1 Pengfei Nie 1 Leqi Zou 1 Sida Zhao 1 Liang Xiang 1 Zherui Liu 1 Zhe Li 1 Xiaoying Jia 1 Jianxi Ye 1 Xin Jin 2 , Xin Liu 1
新研究：食用添加 2'-FL 母乳寡糖+ 的婴儿配方奶粉的婴儿的免疫反应更接近母乳喂养
“没有什么可以取代母乳。但对于那些需要或选择使用配方奶粉的妈妈们，我们致力于提供最先进的科学营养，”雅培副研究员、研究作者 Rachael Buck 博士说。“这项最新研究使我们在近十年来取得了婴儿配方奶粉领域最大的科学突破——能够用 2'FL HMO 滋养配方奶粉喂养的婴儿。虽然这并不意味着婴儿不会经历童年时期的正常疾病，但这些数据清楚地表明，含有 2'-FL HMO 的配方奶粉可以帮助增强婴儿的免疫系统，使其更像母乳喂养的婴儿。”
为什么制定B计划比拥有
●使您成为更好的老师：计划和准备的很大一部分是在进行研究。研究教育理论并研究最佳实践有助于定义和塑造自己的教学理念。研究您深入教授的内容也将帮助您成长和改进。●提高学生的表现和成就：作为一名老师，您应该拥有所教的内容。您应该了解您的教学内容，为什么要教书，并且应该为如何每天向学生展示它的计划。这最终使您的学生受益。您作为老师的工作不仅要呈现信息，而且要以与学生共鸣的方式呈现，并使他们想学习它足够重要。这是通过计划，准备和经验来实现的。●使一天过得更快：停机时间是老师最大的敌人。许多老师使用“空闲时间”一词。这是简单的代码，因为我没有花时间来计划。老师应准备和计划足够的材料以持续整个
人工智能带来更多空间和时间
保证准确性。○ 可以通过不同的选项将图像传输到 Parquery 的服务器，如下页所述。○ Parquery 需要在项目开始后 3 到 4 周内保证结果的 99% 准确性。在此期间，
Song-Chun Zhu：通用人工智能的种族不仅与技术竞争有关；更重要的是，这是一场挣扎
1译者注：中文术语可以将英语翻译成“人工通用情报”（AGI）或“通用人工智能”（简称“通用AI”）。这种翻译选择“通用AI”，因为当中国作家使用该术语通用人工智能时，通常是指广泛的AI形式，而不是像Agi所暗示的那样类似于人类认知的AI。有关此术语的更全面讨论，请参见Wm。C. Hannas，Huey-Meei Chang，Daniel H. Chou和Brian Fleeger，“中国的高级AI研究：监视中国通往“一般'人工智能的途径”，“人工智能中心”，“安全与新兴技术中心”，2022年7月7日，2022年，HTTPS://CSET.GEORGETONTOWN.GEORGETOWN.GEORGETONTOWN.EDUE/PUBLITICA/CHINAS-CUBUBLICATION/CHINAS-EREVENG 1-3。1-3。
不仅仅是一种直觉：气候变化如何影响胃肠道健康
在中低收入国家，尤其是在热带地区的国家中，胃肠道疾病的激增带来了多方面的威胁。环境变化促进了病原体的生长和扩散，而热应激和食物不安全性降低了人类自然免疫功能的疗效。这些国家的适应粮食短缺的能力也不是高收入国家，导致对已经受热压力，疾病和粮食不安全感影响的国家产生不成比例的影响。
使用有效的代谢抑制剂Orozco-Moreno，M。靶向前列腺癌细胞中异常的溶解和岩藻糖基化。 Visser，Eline A。； hodgso
1纽卡斯尔大学癌症中心，纽卡斯尔大学生物科学研究所，中央大道，纽卡斯尔 - 泰恩，泰恩河畔纽卡斯尔和佩戴NE1 3BZ，英国，2合成有机化学，分子与材料研究所，Radboud University nijmegen，Nijmegen，Nijmegeld 1，Toernooiveld 1，Toernooiveld 1，Toernooiveld 1，nijmegen，Nijmegen，Nijmegen，The Nijmegen，The Nijmegen，The Nijmegen，The Nijmegen，netherland，代谢组学，莱顿大学医学中心，Albinusdreef 2，2333 Za Leiden，荷兰，4个Glycotherapeutics B.V.肌肉骨骼研究，肿瘤学和代谢系，Sheffinfiled大学，医学院，Beech Hill Rd，Beech Hill Rd，Sheffiffiffiffiffiffiffiffiard，约克郡S10 2RX，英国，7生物分子化学研究所，分子和材料研究所，Radboud Universit
员工更多地遵守人类的不道德指示，而不是AI主管：补充机器学习的实验证据
摘要人工智能（AI）在组织中的作用从从执行常规任务到监督人类雇员的根本上改变了。虽然先前的研究重点是对此类AI主管的规范看法，但员工对他们的行为反应仍未得到探索。我们从关于AI厌恶和赞赏的理论中汲取了理论，以应对该领域内的歧义，并调查员工是否以及为什么遵守人类或AI主管的不道德指示。此外，我们确定了影响这种关系的员工特征。为了告知这一辩论，我们进行了四个实验（总n = 1701），并使用了两种最先进的机器学习算法（因果林和变形金刚）。我们始终发现，与人类监督相比，员工对AI的不道德指示更少。此外，个人特征（例如遵守没有异议或年龄的趋势）构成了重要的边界条件。此外，研究1还确定了主管的感知思维是一种解释机制。，我们通过在两项预注册的研究中通过实验操作来对该介体进行进一步的见解，通过操纵两个AI（研究2）和两个人类主管之间的思维（研究3）。在（预注册）研究4中，我们在激励实验环境中复制了AI主管对AI主管的不道德指示的阻力。我们的研究对人类行为的“黑匣子”对AI主管，尤其是在道德领域中的“黑匣子”产生了见解，并展示了组织研究人员如何使用机器学习方法作为强大的工具来补充实验研究，以创造出更加细粒度的见解。