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从新手到专家：LLM代理政策通过逐步加强学习
大语言模型（LLMS）的出色功能在各种自主代理系统中都是至关重要的组成部分。传统方法取决于LLM的固有知识而无需进行微调，但最新的方法已转移了加强学习策略，以进一步增强了代理人与环境和工具一起解决复杂的交互式任务的能力。但是，以前的方法受到稀疏奖励问题的约束，其中现有数据集仅为每个多步推理链提供最终的标量奖励，这可能导致政策学习的无效和效率低下。在本文中，我们介绍了Stepagent，该史蒂格特（Stepagent）利用逐步的奖励来挑战代理商的强化学习过程。继承了新手到专家理论的精神，我们首先比较专家和代理人的行为，以自动生成中间奖励以进行细粒度优化。此外，我们提出了隐性奖励和反向加强学习技术，以促进代理反思和政策调整。进一步的理论分析表明，代理的作用分布可以在多个训练周期上汇聚到专家行动分布。各种数据集的实验结果表明，Stepagent优于现有基线方法。
Novita Pharmaceuticals 任命 Stewart Campbell 为首席执行官
“Stewart 的战略和运营专业知识将显著增强 Novita 的能力，因为我们将把我们的首创的 fascin 抑制剂 NP-G2-044 推进到第 3 阶段
Novian Group的2024年半部分
*提出了Novian集团的未经审核的总工作结果，其中包括介绍的公司的结果以及Novian UAB和Mevara AS和NRD卢旺达的结果。利润（损失）声明数据的汇总消除了股息收入和公司间股票交易的结果。被审计的Novian Technologies，Novian Systems，Novian Pro和Zissor的独立财务报表。**在消除了实施立陶宛中央公共采购信息系统现代化项目的Novian Systems UAB造成的一次性和非典型损失后，出现了2023年的归一化EBITDA。双方终止合同后，该公司试图解决法院或谈判中的情况。
和解方法范式：采用大型语言模型作为新手定性研究助理人才管理研究div
定性数据收集和分析方法，例如采用访谈和焦点小组的方法，为客户态度，情感和行为提供了丰富的见解。但是，手动定性数据需要大量的时间和精力来确定相关主题和主题见解。这项研究提出了一种新的方法来解决这一挑战，通过利用基于Aug的Generative Auged Generation（RAG）大型语言模型（LLMS）来分析访谈成绩单。这项工作的新颖性在于制定研究探究作为新手研究助理的LLM增强的研究。本研究探讨了LLM的心理模型，以作为人才管理领域研究人员的新手定性研究助理。扩展了一种基于抹布的LLM方法，以启用半结构化访谈数据的主题建模，展示了这些模型在信息检索和搜索中的传统用途之外的多功能性。我们的发现表明，与手动生成的主题相比，LLM-EAGMAIN-augment的破布方法可以成功提取感兴趣的主题，并具有明显的覆盖范围。这确立了使用LLM作为新手定性研究助理的生存能力。此外，该研究建议研究人员利用这种模型在传统定性研究中使用的质量标准，以确保其方法的严格性和可信度。最后，本文为寻求调和LLM与既定的定性研究范式调和使用LLM的行业从业人员提出了关键建议，为在人才管理研究中分析定性数据集的分析时，为有效整合了这些功能强大的新手工具提供了路线图。
学习还是回忆？通过预先...
扩展高质量的辅导仍然是教育中的主要挑战。由于不断增长，许多平台雇用了新手教师，这些新手与经验丰富的教育者不同，他们难以解决学生的错误，因此未能抓住主要的学习机会。我们的工作探讨了大型语言模式（LLMS）在修复数学错误时缩小新手 - 专家知识差距的潜力。我们贡献了桥梁，这种方法使用认知任务分析将专家的思维过程转化为一个决策模型进行补救。这涉及识别（a）学生错误，（b）修复策略的例外，以及（c）在产生响应之前的进程。我们结构了一个由700个实际辅导转换的数据集，由专家及其决定的专家注释。我们在数据集中评估了最新的LLMS，并发现专家的决策模型对于LLMS缩小差距至关重要：与专家决策（例如，“简化问题”）的GPT4响应是 +76％的首选。补充，上下文敏感的决策对于缩小教学差距至关重要：随机决策与专家决策相比，GPT4的响应质量降低-97％。我们的工作表明了嵌入专家思维过程的潜力，以增强他们的帽子，以弥合新手 - 专家知识差距。我们的数据集和代码可以在以下网址找到：https：//github.com/rosewang2008/bridge。
比较DNA定量和杂质检测细菌DNA提取物
准确的DNA定量是下游应用的关键，包括整个基因组测序（WGS）的文库制剂和定量PCR标准标准的定量。两种用于核酸定量的常用技术基于纳米体和荧光测定法，例如量子计量法。DS – 11+系列光谱 - 光度计/荧光计（Denovix）是一种基于紫外分光光度计的仪器，是一种相对较新的分光光度计方法，但尚未与已建立的平台进行比较。在这里，我们比较了三个DNA定量平台，包括两个基于紫外线的技术（Denovix和Nanodrop）和一个基于荧光测定法的方法（QUBIT）。我们使用了使用Roche DNA提取试剂盒从肺炎链球菌中提取的基因组原核DNA。我们还评估了单个冻融周期的纯度评估和效果。基于分光光度法的方法报告了在冷冻之前和之后的量子量比量子的平均DNA浓度高3至4倍。一方面通过分光光度法评估的DNA浓度的比率是A 260/280的功能。如果DNA纯化（1.7和2.0之间的260/280），则比率Denovix或纳米旋转与量子量的比率接近或等于2，而该比率显示出DNA的倾斜度，而DNA的倾斜度为260/280值> 2.0。A 260/280和260/230的纯度比在分光光度法和冻结条件之间表现出可忽略的变化。冻结前后的DNA浓度的比较显示，每种技术没有统计学上的显着差异。denovix表现出最高的长矛相关系数（0.999），其次是纳米体（0.81）和Qubit（0.77）。在夏季，在估计的gDNA浓度s中，denovix和nanodrop之间没有差异。肺炎和分光光度法方法估计接近或等于浓度高2倍。
通过ACIK体操（开朗而有创造力的孩子）的操纵运动提高运动技能
摘要本研究旨在通过儿童时期ACIK（Anak Ceria Dan Kreatif）体操的操纵运动来提高运动技能。这种类型的研究是使用Kemmis和MC Taggart设计的课堂行动研究（PTK）。这项研究的主题是幼儿园Pembina 4 Palembang，共有20名儿童。使用观察和文档的数据收集技术。使用TGMD 2的研究工具2。这项研究包括使用Model Kemmis和MC的课堂行动研究。taggart由4个阶段（计划，行动，观察和反思）组成。通过观察和文档收集数据收集技术。使用描述性分析的数据分析技术。这项研究的结果表明，儿童的运动技能通过ACIK（开朗而有创造力的孩子）体操的操纵运动提高。数据的提高显示出非常好的标准的数据显示，获得了43.99％的百分比，而在周期I中获得了68.91％，然后在第二周期中增加到79.03％。关键字：C Hildren的运动技能，ACIK体操
工作论文 24-074 不要指望初级人员教高级专业人员使用生成式人工智能：新兴技术风险和新手人工智能风险缓解策略
摘要 实践社区的文献表明，高级专业人员提高自身使用破坏现有专业知识的新技术技能的一种行之有效的方法是向初级专业人员学习。文献指出，初级专业人员可能比高级专业人员更有能力参与工作本身附近的实时实验，并且可能更愿意学习与传统身份和规范相冲突的创新方法。然而，这些文献并没有探讨新兴技术，这些技术被认为对有价值的结果构成新的风险，因为它们具有不确定和广泛的能力、指数级的变化率、在各种技能和认知任务中超越人类的潜力，以及对来自广泛参与者生态系统的大量、多样和大量数据和其他输入的依赖。它也没有探讨在初级专业人员本身不是技术专家的情况下，以及在技术如此新颖且变化迅速以至于初级专业人员几乎没有使用经验的情况下，初级专业人员成为更高级成员使用新技术的专业知识来源的障碍。然而，这种情况可能越来越普遍。在我们与全球管理咨询公司波士顿咨询集团 (Boston Consulting Group) 合作的研究中，我们在 2023 年 7 月至 8 月采访了 78 名这样的初级顾问，他们最近参加了一项实地实验，该实验让他们能够使用生成式人工智能 (GPT-4) 来解决业务问题。根据初级专业人员在实验后不久的现场反思，我们认为这些初级人员可能无法成为高级专业人员使用新兴技术的专业知识来源；相反，他们可能会推荐三种新手人工智能风险缓解策略：1) 基于对新兴技术能力缺乏深入了解，2) 关注改变人类惯例而不是系统设计，3) 关注项目层面的干预，而不是系统部署者或生态系统层面。
novita呈现第一类Fascin抑制剂NP-G2-044阶段2导致2024年ASCO年度会议的晚期和转移性实体瘤患者
novita呈现第一类Fascin抑制剂NP-G2-044阶段2导致2024年ASCO年度会议的晚期和转移性实体瘤患者
移动机器人的快速学习方法（FLM）向新手高级技术学校学生，以更快地了解机器人
机器人教育是高中生对机器人和相关领域感兴趣的有前途的方式。这对于教师和教育研究人员有很大的潜在机会来研究这一领域。该主题包括教育机器人编程，机器人设计，机器人构造和计算思维[1]。这种学习方法将使学生对此主题感兴趣并与他们互动。对这些主题的研究表明，在学校环境中使用机器人可能会提高学生科学素养。对新手学生的基本技能的理解，没有事先在机器人建筑上的学校经验，这是非常重要的。这种基本知识将探索学生对自己的兴趣，以研究机器人的深入[2]。除了增加学生对机器人学习的兴趣外，机器人教育还可以预期革命4.0的挑战和变化的技术进步，教育从业人员还必须使学生能够通过学习过程来遵循这些挑战和变化。学习机器人的常见术语被称为机器人教育（RE）[3]。该方法的细节如图1。通常，该方法分为三个主要阶段。勘探阶段，解释阶段和通信阶段。每个阶段都有子活动。第一阶段具有探索信念和主题，选择和取消选择信息。第二阶段具有分析和合成任务。他们将来可以更容易适应这种情况。最后一个通信阶段执行学生演示和最终报告。机器人教育旨在使用ER方法确定可以在学习过程中培训哪种技能，以及对适用于学生的哪种合适的机器人进行的评估。高中生学习机器人的另一个重要性和目的是在学生早期适应和发展计算思维[4]。这种年轻的机器人学习方法将尽快引入计算思维的挑战。