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chatgpt O1 vs. DeepSeek-r1
简介：采用高级推理模型，例如Chatgpt O1和DeepSeek-R1，代表了临床决策支持的重要一步，尤其是在儿科中。Chatgpt O1采用“经过思考的推理”（COT）来增强结构性解决问题，而DeepSeek-R1通过强化学习引入自我反思能力。本研究旨在评估使用MEDQA数据集中这些模型在儿科场景中这些模型的诊断准确性和临床实用性。材料和方法：将MEDQA数据集中的500个多项选择儿科问题提交给Chatgpt O1和DeepSeek-R1。每个问题都包含四个或更多选项，并带有一个正确的答案。在均匀条件下评估了模型，其性能指标在内，包括准确性，Cohen's Kappa以及用于评估一致性和统计显着性的卡方检验。的响应以确定模型在解决临床问题时的有效性。结果：Chatgpt O1达到了92.8％的诊断精度，大大优于DeepSeek-R1，得分为87.0％（P <0。00001）。Chatgpt O1使用的COT推理技术允许更结构化和可靠的响应，从而降低了错误的风险。相反，DeepSeek-r1虽然精确略低，但由于其开源性质和新兴的自我反射能力，表现出了出色的可访问性和适应性。Cohen的Kappa（K = 0.20）表示模型之间的一致性较低，反映了它们的独特推理策略。结论：这项研究强调了Chatgpt O1在提供准确且连贯的临床推理方面的优势，使其非常适合关键的儿科场景。DeepSeek-r1具有其灵活性和可访问性，仍然是资源有限设置中的宝贵工具。将这些模型结合在整体系统中可以利用其互补优势，从而在各种临床环境下优化决策支持。有必要进行进一步的研究，以探索其整合到多学科护理团队中，并在现实世界中的临床环境中进行应用。
原子尺度观察O1故障相诱导的失活
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非O1/non ...
摘要：非O1和非O139弧菌霍乱（NOVC）会引起人类胃肠道感染。被污染的食物，尤其是海鲜，是人类感染的重要来源。在这项研究中，从零售海鲜中分离出的63个NOVC菌株的毒力潜力在基因型和表型水平上被表征。尽管没有菌株编码霍乱毒素（CTX）和毒素调节的pilus（TCP），但包括Hlya Hymolysin，cholix Toxin CHXA，热稳定的肠毒素STN，以及针对3型和6型分泌系统编码的基因。所有菌株均表现出针对人和绵羊红细胞的溶血活性：90％（n = 57）形成强生生物膜，52％（n = 33）在37℃时高度运动，只有8％（n = 5）和14％（n = 9）可以抗拒60％和≥40％的人类血清。生物膜形成和毒素调节基因。CGMLST分析表明，来自临床NOVC菌株的海鲜簇的NOVC菌株。抗菌易感性测试（AST）导致对五种菌株的鉴定，这些菌株针对β-内酰胺类（包括青霉素，碳碳素，碳酸苯甲酸酯和头孢菌素），多酰氧蛋白，多酰氧蛋白和硫酰胺和硫酰胺的物质产生了非wildtype表型（中和耐药性）。表型抗性模式可以部分归因于在计算机分析中通过鉴定的获得的耐药性决定因素。我们的结果表明，从零售海鲜产品中分离出的分析的NOVC的毒力潜力差异，可以考虑进一步的致病性评估以及对未来海鲜监测中NOVC分离株的风险评估。
囊膜多糖抑制疫苗诱导的O-抗原抗体结合和功能，跨经典和高度鞭打的K2：O1的Klebsiella pneumoniae
克雷伯氏菌肺炎作为两种循环病原体：经典k。肺炎（C KP）和高毒性k。肺炎（HV KP）。经典的分离株由于其抗生素抗性概况而被视为紧急威胁，而HV KP分离株历史上易感性易感性。最近在HV KP和CP中都观察到了抗生素耐药性的提高，进一步强调了对预防和有效免疫疗法的需求。作为针对K的疫苗候选物，两种不同的表面多糖已获得了吸引。肺炎：囊囊多糖和脂多糖的O-抗原。尽管两个目标都具有实际的优势和缺点，但尚不清楚疫苗中包括哪种抗原将为匹配的K提供优越的保护。肺炎菌株。在这里，我们报告了两种生物偶联疫苗的产生，一种靶向K2囊型血清型，另一种靶向O1 O-抗原。使用鼠模型，我们研究了这些疫苗是否诱导了识别K2：O1 K的特定抗体反应。肺炎菌株。虽然每种疫苗在小鼠中都是免疫基因的，但在存在胶囊的情况下，C KP和HV KP菌株均表现出O-抗体结合的降低。此外，O1抗体在血清中杀死的杀伤力降低，并带有封闭菌株，表明存在K的存在。肺炎胶囊阻断O1抗体结合和功能。最后，在两个不同的鼠感染模型中，K2疫苗对C KP和HV KP的O1疫苗的表现优于O1疫苗。这些数据表明，由于胶囊阻断了O-抗原，基于胶囊的疫苗可能优于靶向HV KP和某些C KP菌株的O-抗原疫苗。
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![arxiv：2412.14135v1 [cs.ai] 2024年12月18日](/simg/b\ba6858cc5362071828a21c1cb0683c3c2b12b707.webp)
arxiv：2412.14135v1 [cs.ai] 2024年12月18日
OpenAI O1代表了人工整体的重要里程碑，该里程碑在需要强大的推理能力的许多挑战任务上实现了专家级别的表现。Openai声称O1背后的主要techinique是秘密学习（Openai，2024a; b）。最近的作品使用诸如知识蒸馏之类的替代方法来模仿O1的推理风格，但是它们的有效性受到教师模型的能力上限的限制。因此，本文从强化学习的角度来解析了实现O1的路线图，重点关注四个关键组成部分：政策初始化，奖励设计，搜索和学习。策略初始化使模型能够开发类似人类的推理行为，使他们能够有效地探索解决方案空间的复杂问题。奖励设计通过奖励成型或奖励建模提供密集有效的信号，这是搜索和学习的指导。搜索在训练和测试阶段生成高质量的解决方案中起着至关重要的作用，这可以通过更多的计算产生更好的解决方案。学习利用通过搜索改进策略生成的数据，可以通过更多的参数和更多的搜索数据来实现更好的性能。现有试图重现O1的开源项目似乎是我们路线图的一部分或变体。共同强调了学习和搜索如何推动O1的进步，从而为LLM的开发做出了有意义的贡献。
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![arxiv：2411.16489v1 [cs.cl] 2024年11月25日](/simg/2\21154fab2747c49632df27a7d0caa841bde8a03f.webp)
arxiv：2411.16489v1 [cs.cl] 2024年11月25日
本文对当前复制Openai的O1模型功能的方法进行了批判性检查，特别关注广泛但通常未公开的知识蒸馏技术的使用。虽然我们以前的工作（第1部分（Qin等人，2024））探讨了O1复制的基本技术途径，这项研究揭示了O1的API的简单蒸馏，并结合了监督的微调，可以在复杂的数学推理任务上实现卓越的性能。通过广泛的实验，我们表明，基本模型对数万个样本O1延伸的长期思考链的微调优于美国邀请赛数学考试（AIME），其技术复杂性最少。此外，我们的调查范围超出了数学推理，可以探索跨不同任务的O1延伸模型的概括能力：幻觉，安全性和开放域QA。值得注意的是，尽管仅对数学解决问题的数据进行了培训，但我们的模型证明了对开放式质量QA任务的强烈概括，并且在微调后变得明显降低了对无粘液的影响。我们故意将这一发现公开以促进AI研究中的透明度，并挑战该领域中晦涩的技术主张的当前趋势。这种教育的命令不仅代表了技术考虑因素，而且代表了一个基本的人类使命，它将影响AI创新的未来。1相关资源将在https://github.com/gair-nlp/o1-journey上找到。我们的工作包括：（1）蒸馏过程及其有效性的详细技术阐述，（2）一个全面的基准测试框架，用于评估和分类O1复制尝试，基于其技术透明度和可重复性，（3）对痛苦的限制和潜在的限制，我们对痛苦的限制和潜在的风险进行了关键的讨论：我们的分析：crcial crcial crucial：crucial clucial clucial clucial clucial clucial clucial clucial clucial culminates''''''系统很重要，以第一原则思维为基础的研究人员的发展至关重要。
Twitter的创建者推出了一个带有开源的AI助手 div>
Blok将鹅描述为执行指令并自动化工作的助手，尤其是对于软件开发人员。他可以调试代码，提供更改并与GitHub和Google Drive等工具集成。用户可以选择一个首选的AI模型，但是Block推荐来自Anthropic的Claude 3.5 SONNET模型，并且来自OpenAI的O1。