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DeepSeek和市场影响
我们已经谈到了AI在三波中展开的影响：基础架构，软件应用程序和业务增长。假设DeepSeek可以按照广告宣传（即更快，更有效，更少的筹码）提供，我们认为下降成本会增加对AI工具的需求，并将AI推向更多的应用和最终市场。公司在AI“选择和铁锹”上花费的钱越少，盈利的公司将购买和部署包括主要的云公司。利基，较小的，服务不足的部门有可能在以前没有的情况下产生正投资回报率。我们还看到了在边缘加速AI的高潜力（想想智能手机，自动系统，包括移动性）。最后，期望资金从大而明显的流动（例如nvidia）是那些以前被认为落后但有可能受到AI优势的人（例如，苹果）和较小的创新竞争对手。仍然有许多未知数，包括实际训练了多少芯片。
上诉人是佐治亚州亚特兰大联邦调查局特警队突袭错误住所的无辜受害者。寻求对侵犯他人权利的救济
授予仅限于以下问题：1）当联邦雇员的疏忽或不法行为与进一步的联邦政策有某种联系并且可以合理地被定性为遵守联邦法律的全部范围时，宪法的至上条款是否禁止根据《联邦侵权索赔法》提出索赔。2）自由裁量权例外是否绝对不适用于根据故意侵权例外的执法条款引起的索赔。加快简报。南卡罗来纳州查尔斯顿的克里斯托弗·米尔斯先生被邀请以法庭之友的身份对此案进行简要陈述和辩论，以支持下文关于批准调卷令请求的命令中确定的第一个问题的判决。
ASX列出的Adisyn在DeepSeek的崛起中看到了机会，而不是威胁
DeepSeek的出现，这是一个由软件驱动的AI平台与Chatgpt，Google Gemini和Microsoft Copilot竞争的，强调了对高性能计算（HPC）芯片的需求不断增长。作为生成AI模型繁殖，它们正在推动半导体行业的快速发展。对于基于石墨烯的互连技术的领导者Adisyn（ASX：AI1），这不是一个挑战，而是一个巨大的机会。凯文·克罗夫顿（Kevin Crofton）是加入Adisyn董事会的半导体行业资深人士，他强调了AI对芯片制造领域的变革潜力。“ DeepSeek及其同龄人正在以惊人的速度推动AI革命，” Crofton说。“这对我们来说不是竞争 - 它是催化剂。AI模型越高，对HPC芯片的需求就越大，该芯片的需求越快，效率更高且能够处理大量数据负载。这就是Adisyn的技术会发光的地方。” AI Revolution的刺激性要求像DeepSeek这样的先进芯片生成的AI平台依赖GPU来训练和运行越来越复杂的模型。AI活动中的这种激增给半导体行业带来了前所未有的压力，可以以更高的速度，效率和可扩展性提供芯片。“ AI软件只能在硬件允许的范围内推进，” Crofton指出。“对于半导体行业，信息很明确：今天的筹码不足以满足明天的AI需求。这就是为什么行业必须拥抱新材料和建筑以保持步伐的原因。”由ADISYN基于石墨烯的互连由其子公司2d Generation开发，旨在应对这一挑战。通过更换传统的铜互连，这些铜互连已达到其可伸缩性限制，而石墨烯是一种以其无与伦比的电导率，散热和强度而闻名的材料 - adisyn正在为该行业树立新的基准。摩尔法律阿迪森（Adisyn）的石墨烯创新的突破涉及维护摩尔定律的一个关键障碍，这一原则每两年翻倍一次。随着铜的努力实现所需的微型化和性能增长，Adisyn的专有原子层沉积（ALD）过程将石墨烯集成到现有的芯片制造过程中，使制造商能够实现显着的性能改进而无需大修生产线。“石墨烯相互连接通过克服铜的物理和热限制，为前进提供了清晰的路径，”克罗夫顿说。“使用我们的解决方案，我们不仅会更快地制作芯片；我们正在授权该行业保持其历史性的创新速度。” DeepSeek：Adisyn愿景的催化剂
种子微生物组和生物信息学（M/f/d） 意大利的MSCA机会| EURAXESS “非洲倡议II” -Ueraxess-欧盟 BEPA和BATT4EU合作伙伴关系简介
微生物学，生物信息学，计算生物学或相关领域的博士学位。具有高通量测序数据分析（例如元基因组学，扩增子测序）及其在种子或植物微生物中的应用。强大的编程技能（例如Python，R）和对生物信息学工具（例如Qiime2，dada2，Silva）的熟悉。出版记录，显示了微生物组科学或相关领域的高质量研究，尤其是植物或种子微生物组。微生物技术的知识，包括种子相关微生物的培养和表征。愿意为研究建议和项目报告做出贡献。英语中出色的沟通技巧；对德语的了解是一个优势。能够独立工作并作为协作团队的一部分。
种子微生物组和生物信息学（M/f/d） 博士学位的科学家（100％）专注于人工... dofdoc土壤微生物组和动物群（m/f/d）（100％） 生物信息学（M/f/d）中的DostDoc
微生物学，生物信息学，计算生物学或相关领域的博士学位。具有高通量测序数据分析（例如元基因组学，扩增子测序）及其在种子或植物微生物中的应用。强大的编程技能（例如Python，R）和对生物信息学工具（例如Qiime2，dada2，Silva）的熟悉。出版记录，显示了微生物组科学或相关领域的高质量研究，尤其是植物或种子微生物组。微生物技术的知识，包括种子相关微生物的培养和表征。愿意为研究建议和项目报告做出贡献。英语中出色的沟通技巧；对德语的了解是一个优势。能够独立工作并作为协作团队的一部分。
JRSEEK：人工智能符合病毒中的果冻roll折叠分类
jrseek：人工智能在病毒中遇到果冻卷折叠分类，杰森·E·桑切斯（Jason E. Sanchez）1，温汉·朱2（Wenhan Guo 2），丘奇安格李3，林李3 *，chuan xiao 2 * 1计算科学系，德克萨斯大学El Paso，El Paso，El Paso，El Paso，TX 2德克萨斯大学埃尔帕索分校的物理学，德克萨斯州埃尔帕索 *通信：电子邮件：lli5@utep.edu; cxiao@utep.edu关键字病毒；人工智能;机器学习；果冻卷；病毒结构摘要果冻卷（JR）折叠是病毒的衣壳和核蛋白质中发现的最常见的结构基序。其在许多不同病毒家族的动机中的普遍性开发了一种工具来预测其从序列中的存在。在当前的工作中，在六个不同的大语模型（LLM）嵌入训练的逻辑回归（LR）模型在将JR与非JR序列区分开时表现出超过95％的精度。用于训练和测试的数据集包括来自单个JR病毒，非JR病毒和非病毒免疫球蛋白样β-三明治（IGLBS）蛋白的序列，这些蛋白与JR结构上非常相似。鉴于病毒家族之间的低序列相似性和数据集的平衡性质，高精度尤其显着。同样，模型的准确性与LLM嵌入无关，这表明预测病毒JR折叠的峰精度更多地取决于数据质量和数量，而不是使用所使用的特定数学模型。鉴于许多病毒式衣壳和核素结构尚未解决，因此使用基于序列的LLMS是一种有前途的策略，可以轻松地应用于可用数据。Bert-U100嵌入的主成分分析表明，大多数IGLBS序列和JR和非JR序列的一个子集甚至在应用LR模型之前也可以区分，但是LR模型对于区分更歧义序列的子集是必要的。应用于双JR折叠时，BERT-U100模型能够为某些病毒家族分配JR图案，从而提供了该模型可推广性的证据。对于其他家庭而言，没有观察到这种概括性，激发了未来开发以双JR折叠告知的其他模型的需求。最后，BERT-U100模型还能够预测未分类病毒数据集中的序列是否产生JR倍数。给出了两个示例，JR预测由AlphaFold3证实。总的来说，这项工作表明JR折叠可以从其序列中预测。
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。
“稍后再见，鳄鱼”：机器人小话对人类机器人协作中的任务，融洽和互动动态的影响
摘要 - 小型谈话可以促进人类团队合作的融洽关系；然而，非人性化机器人（例如工业中常用的协作机器人）如何利用这些社会交流尚不清楚。这项工作调查了机器人发起的小谈话如何影响人类机器人协作中的任务绩效，融洽和互动动态。我们开发了一个自动驾驶机器人系统，该系统在启动和进行小聊天的同时，协助人类进行集会任务。进行了用户研究（n = 58），其中参与者与功能性机器人合作，该机器人仅从事以任务为导向的语音或社交机器人，该机器人也开始进行闲聊。我们的研究发现，处于社会状况的参与者报告说，与机器人的融洽关系显着更高。此外，所有处于社会状况的参与者都对机器人的小谈话尝试做出了反应； 59％的人向机器人提出了问题，在请求最终任务项后，有73％的人进行了挥之不去的对话。尽管有效的工作时间在各条件下相似，但社会状况的参与者的任务持续时间比功能条件的参与者更长。我们讨论了机器人小谈话在塑造人类机器人协作时的设计和含义。
从种子到酸面团和大麦再到啤酒：基于价值的谷物供应链模型，以支持上东北的中期农场可行性
我没有可能在我自己完成论文的这一刻到达。我非常感谢我的汤姆·萨福德（Tom Safford），希瑟·达比（Heather Darby），米歇尔·米勒（Michelle Miller），马修·霍夫曼（Matthew Hoffman）的支持委员会，最重要的是，我的委员会主席兼顾问analena bruce。感谢您对该项目的每项贡献，以重要的方式塑造它，并指导我成为一名周到的研究人员。Analena，感谢您的不懈支持，鼓励我遵循好奇心，并在每一步的每一步都提供指导。我对与您合作的经历感到非常感激，我仍然可以记得我觉得自己在您的实验室中获得职位的那一天的怀疑。感谢我令人愉快的实验室同伴辛迪·郑和奥利维亚·伯顿（Cindy Zheng）和奥利维亚·伯顿（Olivia Burton）以及实验室博士后汉娜·斯托克斯·拉莫斯（Hannah Stokes-Ramos）创造了一个快乐而支持的学习和工作场所。您对该项目的各种迭代和阶段的反馈对于建立我的信心非常宝贵。我感谢我的ANFS朋友为我加油并为有时忘记我们的工作提供好的公司。我亲爱的家人和甜蜜的伴侣扎克（Zach）花了几个月的时间倾听我的想法，看着我被这个项目所吸收。感谢您的日常鼓励和相信我。我很幸运。
DeepSeek-R1：通过增强学习激励LLM中的推理能力
我们介绍了第一代推理模型，即DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero，一种通过大规模增强学习（RL）训练的模型，没有超级微调（SFT）作为初步的步骤，表现出显着的推理能力。通过RL，DeepSeek-R1-Zero自然出现，具有许多强大而有趣的推理行为。但是，它遇到了挑战，例如不良的可读性和语言混合。为了解决这些问题并进一步提高了推理性能，我们引入了DeepSeek-R1，该问题在RL之前结合了多阶段培训和冷启动数据。DeepSeek-R1在推理任务上实现与OpenAI-O1-1217相当的性能。为了支持研究社区，我们开放源DeepSeek-R1-Zero，DeepSeek-R1和六种密集的型号（1.5b，7b，8b，8b，14b，32b，32b，70b），根据Qwen和Llama蒸馏出了DeepSeek-R1。