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开放式：培训具有大规模合成角色的可自定义角色扮演的LLM
在大型语言模型（LLMS）中（也称为charcter概括）中可自定义的角色扮演，人们对其在开发和部署角色扮演的对话代理方面的多功能性和成本效率引起了人们的关注。本研究探讨了一种大规模数据合成方法，以配备LLM具有特征生成能力。我们首先使用角色中心的角色综合大规模角色概况，然后探索两种策略：响应重写和响应生成，以创建与角色一致的教学响应。为了验证我们的合成教学调谐数据的有效性以进行角色泛化，我们使用Llama-3 8B模型执行监督的微调（SFT）。我们表现最好的模型增强了原始的Llama-3 8b指导模型，并实现了与角色扮演对话的GPT-4O模型相当的性能。我们发布了1个合成字符和指导对话，以支持公共研究。
温带子的GCM的新对流方案
温带子纳普的抽象大气表征是系外行星科学的新边界，最近可能对海学世界k2-18 b进行了JWST观察。鉴于亚北极脉冲状态（包括潜在的可居住行星）的广泛条件，大气过程的准确建模对于解释高精度光谱数据至关重要。值得注意的是，对流是一个重要的过程，可以在跨新持久条件下以不同的模式运行。对流在高凝结质量分数（非涂抹大气）或较轻的背景气体（例如在H 2-富有的气氛中的水对流，在后一种情况下可能会弱得多，甚至可以完全关闭。我们提出了一种新的质量升华方案，该方案可以捕获这些变化并在3D常规循环模型（GCM）中使用的广泛参数空间模拟对流。我们验证了两种代表性案例的方案，一种陆地样的气氛和微型新闻氛围。在陆地案例中，考虑到具有地球风格的trappist-1e，该模型在类似地球的对流案例中与地面调节模型几乎相同。在小型新持续情况下，考虑了K2-18 B的批量特性，并假设具有深H2的大气，我们证明了该方案的能力，可以重现非遵循对流。我们发现在大于0.3 bar的压力下发生的对流，动力学结构显示出高纬度的前列喷射。我们的对流方案将有助于对各种外部大气的3D气候建模，并能够进一步探索温带的亚本次大气。
使用LLMS评估知识图构建
“知识图”一词自1972年以来就已经存在，但是当前的定义可以追溯到2012年的Google。随后是Airbnb，Amazon，Ebay，Facebook，IBM，LinkedIn，Microsoft和Uber等公司的类似公告，从而导致各种行业采用知识图（KG）。因此，近年来，该领域的学术研究激增，关于KGS的科学出版物越来越多[1]。这些图是利用基于图的数据模型来有效地管理，集成和提取来自大型和多样化数据集的宝贵见解[2]。kgs是结构化知识的存储库，组织成三联的集合，被指定为𝐾𝐺=（ℎ，𝑟，𝑡）⊆×𝑅×𝐸×𝐸×𝐸，其中e代表实体集，r代表关系的集合[1]。在图中，节点表示各个层次，实体或概念。这些节点包括各种类型，包括人，书籍或城市，并与位于，生活或与之合作之类的关系相互联系。kg的本质融合了多种类型的关系，而不是仅限于单一类型。kg的总体结构构成了一个实体网络，其语义类型，属性和互连。因此，构建kg需要有关
llms，chatgpt，接地，含义和理解
摘要：除了（Little）Openai可能对我们隐瞒的内容外，我们都知道（粗略地）大型语言模型（LLM）（例如ChatGpt）工作（其庞大的文本数据库，统计数据，矢量表示和大量参数，下一个单词培训等）。但是，我们当中没有人能说（衷心地），我们对Chatgpt所证明的能力对这些资源的作用并不感到惊讶。这甚至驱使我们中的一些人得出结论，Chatgpt实际上理解了。它不正确。，但我们了解它如何做能做的事情也不正确。我会建议一些有关良性“偏见”的预感 - 在LLM量表上出现的会议约束可能会帮助ChatGpt的表现比我们预期的要好。这些偏见是语言本身，LLM量表的本质上固有的，它们与Chatgpt缺乏的是紧密相关的，这是直接的感觉运动接地，可以将其单词与引用者及其命题联系起来。这些收敛性偏见与（1）间接言语基础在直接感觉运动基础上的寄生虫有关，（2）语言定义的循环，（3）语言生产和理解的“镜像”，（4）在LLM量表上以LLM量表的命题中的标志性，（（5）人类的“人类知识）”，也许是“类别”的“类别”。乔姆斯基的猜想是关于思想定律。博览会将以与Chatgpt-4的对话形式。
Lina Sarkar女士（助理教授和协调员...Lina Sarkar女士（助理教授和协调员...
社交媒体使用和青少年自尊。在N. Mitra（编辑）中。 绘制思想：心理学的探索，（第103-112页）。 集成出版物：new Delhi.doi：https：//doi.org/10.62778/int.book.433 7。 sarkar。 S.，Mondal，K.，Chatterjee，S.，Sarkar，L。（2024）。 检查的影响在N. Mitra（编辑）中。绘制思想：心理学的探索，（第103-112页）。集成出版物：new Delhi.doi：https：//doi.org/10.62778/int.book.433 7。sarkar。S.，Mondal，K.，Chatterjee，S.，Sarkar，L。（2024）。检查
共享的想象力：LLMS幻觉
尽管最近大语言模型（LLM）的扩散，但他们的培训配方 - 模型架构，培训数据和优化算法 - 通常非常相似。这自然提出了所得模型之间相似性的问题。在此过程中，我们提出了一个新颖的设置，虚构的问题回答（IQA），以更好地理解模型相似性。在IQA中，我们要求一个模型生成纯粹的虚构问题（例如，在物理学中的完全构成概念上），并促使另一个模型回答。令人惊讶的是，尽管这些问题完全是虚构的，但所有模型都可以以显着的一致性来回答彼此的问题，这表明了这些模型在此类幻觉中运行的“共同想象空间”。我们对这种现象进行了一系列研究，并讨论了这种模型均匀性对幻觉检测和计算创造力的含义。我们将在公共网站上发布并维护代码和数据。
密切相关的 II-C 型 Cas9 直系同源物可识别多种 PAM
A0A011P7F8 Mannheimia granulomatis MgrCas9 1049 65.5 A0A0A2YBT2 Gallibacterium anatis IPDH697-78 GanCas9 1035 59.7 A0A0J0YQ19 Neisseria arctica NarCas9 1070 70.4 A0A1T0B6J6 [Haemophilus felis HfeCas9 1058 65.3 A0A1X3DFB7 Neisseria dentiae NdeCas9 1074 66.4 A0A263HCH5 Actinobacillus seminis AseCas9 1059 66 A0A2M8S290 Conservatibacter flavescens CflCas9 1063 64.2 A0A2U0SK41 Pasteurella langaaensis DSM 22999 PlaCas9 1056 63.9 A0A356E7S3巴斯德氏菌 PstCas9 1076 63 A0A369Z1C7 副流感嗜血杆菌 Hpa1Cas9 1056 64.8 A0A369Z3K3 副流感嗜血杆菌 Hpa2Cas9 1054 65.2 A0A377J007 皮特曼嗜血杆菌 HpiCas9 1053 65.2 A0A378UFN0 脱氮伯氏菌（脱氮奈瑟菌）
具有高带宽内存的微调LLM的效果
近年来，NLP模型的快速发展主要是通过Google和多伦多大学研究人员开发的变压器体系结构[2] B。变压器体系结构最初用于翻译语言，但是由于其出色的计算性能（通过并行处理所有输入），而不是先前使用的体系结构，因此在几种情况下已经探索了它。此外，由于它在独特的下游应用程序中取得了成功（文本摘要，自动完成，聊天对话生成等。），多年来NLP模型中的参数数量迅速增加，如图1所示。该图显示了自2017年以来模型大小的演变，从变压器模型开始于2017年6月Google宣布的6500万参数。使用虚线描绘了大于1万亿的型号。我们包含的最大模型可以实现以上的参数大小，因为它们使用稀疏激活的结构，在推断期间，只有LLM的一部分神经元的一部分被激活，而不是全部。但是，它们的广泛采用受到复杂性，沟通成本和培训不稳定性等因素的阻碍[15]。尽管存在这些障碍，但它们的建筑设计应被视为未来模型缩放的有力候选人。此外，诸如GPT-4和Gemini之类的模型以其多模式功能而闻名，这不仅可以处理文本，还可以处理诸如Image，Video和Audio之类的视觉和听觉输入。图1基于参考文献[1]中的信息。
电阻RAMS（RRAMS）的节能电流控制和读取方案
抽象能量效率仍然是改善RRAM的关键性能标记以支持物联网边缘设备的主要因素之一。本文提出了一种简单且可行的低功率设计方案，可以用作降低RRAM电路能量的强大工具。设计方案仅基于写入和阅读操作期间的当前控制，并确保写作操作完成而不会浪费能量。提出了自适应写终止电路，以控制在形成，重置和集合操作过程中的RRAM电流。终端电路感知编程电流，并在达到首选编程电流后立即停止写入脉冲。仿真结果表明，适当的编程电流选择可以帮助提高4.1倍的形成，设置的改善9.1倍，重置能量提高1.12倍。此外，还证明了对复位电阻的严格控制的可能性。阅读能量优化也可以通过利用差分含义的放大器提供可编程当前参考。最后，根据最终的应用程序要求，建立了设置/重置操作期间能源消耗与可接受的读取保证金之间的最佳权衡。
Cristal Villalba，硕士，博士 - CDN
Cristal Villalba 博士是一位生物信息学家，目前在贝勒医学院 Brendan Lee 博士实验室担任博士后研究员。她在巴西南里奥格兰德联邦大学 (UFRGS) 获得遗传学和分子生物学硕士和博士学位。在研究生学习期间，Villalba Silva 博士专注于开发生物信息学流程和工具，以研究先天性代谢缺陷，尤其是溶酶体贮积症。在加入 Brendan Lee 博士实验室之前，她在巴西阿雷格里港临床医院生物信息学核心中心完成了博士后研究，将机器学习技术应用于复杂疾病。她目前的研究涉及背根神经节和疼痛相关疾病的多组学分析、RNA 测序和单细胞分析。