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人工智能应该挑战，而不是服从
[26] Jiahao Yu、Xingwei Lin 和 Xinyu Xing。Gptfuzzer：使用自动生成的越狱提示对大型语言模型进行红队测试。arXiv 预印本 arXiv:2309.10253，2023 年。[27] Liangming Pan、Michael Saxon、Wenda Xu、Deepak Nathani、Xinyi Wang 和 William Yang Wang。自动纠正大型语言模型：调查各种自我纠正策略的概况。arXiv 预印本 arXiv:2308.03188，2023 年。[28] Susmit Jha、Sumit Kumar Jha、Patrick Lincoln、Nathaniel D Bastian、Alvaro Velasquez 和 Sandeep Neema。使用形式化方法引导的迭代提示消除大型语言模型的幻觉。2023 年 IEEE 国际保证自主会议 (ICAA)，第 149-152 页。 IEEE，2023 年。[29] Jacob Menick、Maja Trebacz、Vladimir Mikulik、John Aslanides、Francis Song、Martin Chadwick、Mia Glaese、Susannah Young、Lucy Campbell-Gillingham、Geoffrey Irving 等人。教授语言模型以支持带有经过验证的引文的答案。arXiv 预印本 arXiv:2203.11147，2022 年。[30] Advait Sarkar。计算机应该易于使用吗？质疑用户界面设计的简单性原则。在 2023 年 CHI 计算机系统人为因素会议的扩展摘要中，第 1-10 页，2023 年。[31] Haiyan Zhao、Hanjie Chen、Fan Yang、Ninghao Liu、Huiqi Deng、Hengyi Cai、Shuaiqiang Wang、Dawei Yin 和 Mengnan Du。大型语言模型的可解释性：一项调查。 arXiv preprint arXiv:2309.01029，2023 年。[32] Todd Kulesza、Simone Stumpf、Margaret Burnett、Sherry Yang、Irwin Kwan 和 Weng-Keen Wong。过多、过少还是恰到好处？解释如何影响最终用户的心智模型。2013 年 IEEE 视觉语言和以人为本的计算研讨会，第 3-10 页。IEEE，2013 年。[33] Elaine Simpson RN 和 Mary Courtney RN。护理教育中的批判性思维：文献综述。国际护理实践杂志，8(2):89–98，2002 年。[34] Robert J Sternberg 和 Diane F Halpern。心理学中的批判性思维。剑桥大学出版社，2020 年。
https://doi.org/10.1038/s41560-023-01285-w
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Xinrun Wang-计算与信息系统学院
[28]。Zhang，Lingxuan Zhao，Haochong Xia，Shuo Sun，Jiaze Sun，Molei Qin，Xinyi Li，Yuqing Zhao，Yilei Zhao，Xinyu Cai，Longtao Zheng，Longtao Zheng，Xinrun Wang，Bo an。金融贸易的多模式基础代理：工具增强，多元化和通才。第30届ACM SIGKDD知识发现与数据会议（KDD）的会议记录，2024年。[27]。Pengdeng Li，Shuxin Li，Chang Yang，Xinrun Wang†，Shuyue Hu，Xiao Huang，Hau Chan，Bo an。可配置的镜像下降：统一决策。第41届国际机器学习会议（ICML）会议录，2024年。[26]。Xinrun Wang ∗，Chang Yang ∗，Shuxin Li，Pengdeng Li，Xiao Huang，Hau Chan和Bo An。增强NASH平衡求解器。第33届国际人工智能会议（IJCAI）的会议记录，2024年。[25]。Pengdeng Li，Shuxin Li，Chang Yang，Xinrun Wang†，Xiao Huang，Hau Chan，Bo an。自适应PSRO：迈向自动基于人群的游戏求解器。第33届国际人工智能会议（IJCAI）的会议记录，2024年。[24]。Longtao Zheng，Rundong Wang，Xinrun Wang†，Bo An†。Synapse：轨迹-AS-exemplar提示，并带有用于计算机控制的内存。2024年国际学习代表会议（ICLR）的会议记录，2024年。[23]。Weihao Tan，Winao Zhang，Shanqi Liu，Longtao Zheng，Xinrun Wang†，Bo An†。真正的知识来自实践：通过强化学习使大型语言模型与具体的环境保持一致。2024年国际学习代表会议（ICLR）的会议记录，2024年。[22]。Shanqi Liu，Dong Xing，Pengjie Gu，Bo An，Yong Liu，Xinrun Wang†。贪婪的顺序执行：使用统一框架解决同质和异质的合作任务。2024年国际学习代表会议（ICLR）会议录，Spotlight，2024。[21]。Pengdeng Li ∗，Shuxin Li ∗，Xinrun Wang†，Jakub Cerny，Youzhi Zhang，Stephen Marcus McAleer，Hau Chan，Bo An。Grasper：追求追求问题的通才追求者。第23届国际自主代理和多代理系统会议（AAMAS）的开发项目，2024年。[20]。molei Qin，Shuo Sun，Winao Zhang，Haochong Xia，Xinrun Wang†，Bo An†。Earnhft：高频交易的有效层次增强学习。第38届AAAI人工智能会议（AAAI）的会议记录，2024年。[19]。Haochong Xia，Shuo Sun，Xinrun Wang†，Bo An†。 市场贡献：通过语义上下文将控制权添加到金融市场数据的生产中。 第38届AAAI人工智能会议（AAAI）的会议记录，2024年。 [18]。 Pengdeng Li，Runsheng Yu，Xinrun Wang†，Bo An。 大规模stackelberg均值游戏的过渡信息增强学习。 第38届AAAI人工智能会议（AAAI）的会议记录，2024年。 [17]。 shuo sun ∗，molei Qin ∗，wentao Zhang，Haochong Xia，Chuqiao Zong，Jie Ying，Yonggang Xie，Lingxuan Zhao，Xinrun Wang wang†，Bo An†。 [16]。Haochong Xia，Shuo Sun，Xinrun Wang†，Bo An†。市场贡献：通过语义上下文将控制权添加到金融市场数据的生产中。第38届AAAI人工智能会议（AAAI）的会议记录，2024年。[18]。Pengdeng Li，Runsheng Yu，Xinrun Wang†，Bo An。大规模stackelberg均值游戏的过渡信息增强学习。第38届AAAI人工智能会议（AAAI）的会议记录，2024年。[17]。shuo sun ∗，molei Qin ∗，wentao Zhang，Haochong Xia，Chuqiao Zong，Jie Ying，Yonggang Xie，Lingxuan Zhao，Xinrun Wang wang†，Bo An†。[16]。商家：一个由强化学习增强的整体定量交易平台。第三十七届神经信息处理系统会议（NEURIPS）数据集和基准曲目，2023年。Pengjie Gu，Xinyu Cai，Dong Xing，Xinrun Wang†，Mengchen Zhao，Bo An。离线RL具有离散代理表示POMDPS中的概括性。第三十七届神经信息处理系统会议（神经），2023年。[15]。Shuo Sun，Xinrun Wang†，Wanqi Xue，Xiaoxuan Lou，bo an†。掌握股票市场，并有效地混合了多元化的交易专家。第29届ACM SIGKDD知识发现与数据会议（KDD）的会议记录，2023年。[14]。Runsheng Yu，Weiyu Chen，Xinrun Wang，James Kwok。通过多目标软改进功能增强元学习。第11届学习代表国际会议（ICLR），2023年。[13]。Pengdeng Li，Xinrun Wang†，Shuxin Li，Hau Chan，Bo an。对均值现场游戏的人口大小的政策优化。第11届学习代表国际会议（ICLR），2023年。[12]。Shuxin Li，Xinrun Wang†，Youzhi Zhang†，Wanqi Xue，Jakub Cerny，Bo an。使用预训练的策略来解决大规模追求逃避游戏。第37届AAAI人工智能会议（AAAI）的会议记录，11586-
可再生能源领域
交银国际证券有限公司及其关联公司与交通银行、国联证券股份有限公司、交银国际控股有限公司、四川能源投资发展有限公司、光年控股有限公司、安乐工程集团有限公司、浙江新世纪酒店管理有限公司、太兴集团控股有限公司、上海康德莱医疗器械股份有限公司、金川集团国际资源有限公司、嘉兴市燃气集团有限公司、青岛控股国际有限公司、京东健康国际股份有限公司、领航集团控股有限公司、大唐集团控股有限公司、佳源服务控股有限公司、网悦控股有限公司、中国燃气产业投资控股有限公司、瑞利医学美容国际控股有限公司、Legion Consortium Limited、车仕控股有限公司、德云控股有限公司、美迪威康医疗服务科技有限公司、现代中医集团股份有限公司、Roiserv 生活服务有限公司、Strawbear Entertainment Group、东方大学城控股（香港）有限公司、在过去 12 个月内，卓茵实验室（中国）有限公司、森松国际控股有限公司、美佳音控股（开曼）有限公司、亿鼎集团有限公司、京东物流股份有限公司、七牛有限公司、首席金融集团有限公司、中国优然乳业集团有限公司、越秀服务集团有限公司、湖州市燃气有限公司、奈雪控股有限公司、朗诗绿色生活服务有限公司、UNQ Holdings Limited、Leading Star (Asia) Holdings Limited、三迅控股集团有限公司、百得利控股有限公司、环球新材料国际控股有限公司、佳源国际集团有限公司、58 货运有限公司、苏信欢乐生活服务有限公司、安徽省高速公路股份有限公司、首创嘉业物业服务有限公司、兴源电力控股有限公司、凯莱英制药（天津）有限公司、商汤集团、泉峰控股有限公司、Semk Holdings International Limited 和 Best Wellness Innovation Group Limited。
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PNPLA3 I148M的性别特异性效应
1。Anstee QM，目标G，CP日。NAFLD到糖尿病，心脏分歧或情况的进展。 Hepol Hepatol胃肠道 2013; 10：344。 2。 e，Valentines L. NAFLD遗传学的更新： j hepatol 2020; 72：196-1209。 3。 Lefebre P，B。特殊的肝，二态性 - 非酒精脂肪绘画的象征。 NAT REV ENDOCRINOL 2021; 17：662-670。 4。 Vandel J，骑士骑士团，Gheeraert C和Al。 肝脏银色的性脚底特殊签名肉饼（NASH）。 He Pathology。 2021; 73：920-936。 5。 洪水JL，佛罗里达AA，Znaor A和Al。 国际谷物癌发病率，1978- 2012年。 int j癌。 2020; 147：317-3 6。 Yang JD，Abdelmalic MF，Pang H和Al。 性别和思想七十个纤维天使。 He Pathology。 2014; 59：1406-1414。 7。 交付TS。 单元格 2021; 10：2502。 8。 Trolah E，Standing S，Vanni E和Al。 卵巢的纤维颜色在人类中令人难以置信，而脂肪变性为零。 机甲模型。 2015; 8：1037-1 9。 JS的主张，Yang JD，Abdelmalic MF和Al。 He Pathology。 10。NAFLD到糖尿病，心脏分歧或情况的进展。Hepol Hepatol胃肠道2013; 10：344。 2。 e，Valentines L. NAFLD遗传学的更新： j hepatol 2020; 72：196-1209。 3。 Lefebre P，B。特殊的肝，二态性 - 非酒精脂肪绘画的象征。 NAT REV ENDOCRINOL 2021; 17：662-670。 4。 Vandel J，骑士骑士团，Gheeraert C和Al。 肝脏银色的性脚底特殊签名肉饼（NASH）。 He Pathology。 2021; 73：920-936。 5。 洪水JL，佛罗里达AA，Znaor A和Al。 国际谷物癌发病率，1978- 2012年。 int j癌。 2020; 147：317-3 6。 Yang JD，Abdelmalic MF，Pang H和Al。 性别和思想七十个纤维天使。 He Pathology。 2014; 59：1406-1414。 7。 交付TS。 单元格 2021; 10：2502。 8。 Trolah E，Standing S，Vanni E和Al。 卵巢的纤维颜色在人类中令人难以置信，而脂肪变性为零。 机甲模型。 2015; 8：1037-1 9。 JS的主张，Yang JD，Abdelmalic MF和Al。 He Pathology。 10。2013; 10：344。2。e，Valentines L. NAFLD遗传学的更新：j hepatol2020; 72：196-1209。3。Lefebre P，B。特殊的肝，二态性 - 非酒精脂肪绘画的象征。NAT REV ENDOCRINOL2021; 17：662-670。4。Vandel J，骑士骑士团，Gheeraert C和Al。肝脏银色的性脚底特殊签名肉饼（NASH）。He Pathology。2021; 73：920-936。5。洪水JL，佛罗里达AA，Znaor A和Al。国际谷物癌发病率，1978- 2012年。int j癌。2020; 147：317-36。Yang JD，Abdelmalic MF，Pang H和Al。 性别和思想七十个纤维天使。 He Pathology。 2014; 59：1406-1414。 7。 交付TS。 单元格 2021; 10：2502。 8。 Trolah E，Standing S，Vanni E和Al。 卵巢的纤维颜色在人类中令人难以置信，而脂肪变性为零。 机甲模型。 2015; 8：1037-1 9。 JS的主张，Yang JD，Abdelmalic MF和Al。 He Pathology。 10。Yang JD，Abdelmalic MF，Pang H和Al。性别和思想七十个纤维天使。He Pathology。2014; 59：1406-1414。 7。 交付TS。 单元格 2021; 10：2502。 8。 Trolah E，Standing S，Vanni E和Al。 卵巢的纤维颜色在人类中令人难以置信，而脂肪变性为零。 机甲模型。 2015; 8：1037-1 9。 JS的主张，Yang JD，Abdelmalic MF和Al。 He Pathology。 10。2014; 59：1406-1414。7。交付TS。单元格2021; 10：2502。8。Trolah E，Standing S，Vanni E和Al。卵巢的纤维颜色在人类中令人难以置信，而脂肪变性为零。机甲模型。2015; 8：1037-19。JS的主张，Yang JD，Abdelmalic MF和Al。 He Pathology。 10。JS的主张，Yang JD，Abdelmalic MF和Al。He Pathology。10。雌激素缺乏症的持续时间延长会增加患有非酒精性脂肪肝疾病的术后妇女的纤维化风险。2016; 64：85-91。 Meda C，Barone M，Mitro N等。 肝ERα占了应对过量饮食脂质的能力的性别差异。 分子代谢。 2020; 32：97-108。 11。 Romeo S，Kozlitina J，Xing C等。 PNPLA3中的遗传变异赋予对非酒精性脂肪肝病的敏感性。 nat Genet。 2008; 40：1461-1465。 12。 Valenti L，Al-Serri A，Daly AK等。 patatin-纯合性 -2016; 64：85-91。Meda C，Barone M，Mitro N等。肝ERα占了应对过量饮食脂质的能力的性别差异。分子代谢。2020; 32：97-108。11。Romeo S，Kozlitina J，Xing C等。PNPLA3中的遗传变异赋予对非酒精性脂肪肝病的敏感性。nat Genet。2008; 40：1461-1465。 12。 Valenti L，Al-Serri A，Daly AK等。 patatin-纯合性 -2008; 40：1461-1465。12。Valenti L，Al-Serri A，Daly AK等。patatin-纯合性 -
柔性传感器技术路线图
Yifei Luo, Mohammad Reza Abidian, Jong-Hyun Ahn, Deji Akinwande, Anne M. Andrews, Markus Antonietti, Zhenan Bao, Magnus Berggren, Christopher A. Berkey, Christopher John Bettinger, Jun Chen, Peng Chen, Wenlong Cheng, Xu Cheng, Seon-Jin Choi, Alex Chortos, Canan Dagdeviren, Reinhold H. Dauskardt, Chong-an Di, Michael D. Dickey, Xiangfeng Duan, Antonio Facchetti, Zhiyong Fan, Yin Fang, Jianyou Feng, Xue Feng, Huajian Gao, Wei Gao, Xiwen Gong, Chuan Fei Guo, Xiaojun Guo, Martin C. Hartel, Zihan He, John S. Ho, Youfan Hu, Qiyao Huang, Yu Huang, Fengwei Huo, Muhammad M. Hussain, Ali Javey, Unyong Jeong, Chen Jiang, Xingyu Jiang, Jiheong Kang, Daniil Karnaushenko, Ali Khademhosseini, Dae-Hyeong Kim, Il-Doo Kim, Dmitry Kireev, Lingxuan Kong, Chengkuo Lee, Nae-Eung Lee, Pooi See Lee, Tae-Woo Lee, Fengyu Li, Jinxing Li, Cuiyuan Liang, Chwee Teck Lim, Yuanjing Lin, Darren J. Lipomi, Jia Liu, Kai Liu, Nan Liu, Ren Liu, Yuxin Liu, Yuxuan Liu, Zhiyuan Liu, Zhuangjian Liu, Xian Jun Loh, Nanshu Lu, Zhisheng Lv, Shlomo Magdassi, George G. Malliaras, Naoji Matsuhisa, Arokia Nathan, Simiao Niu, Jieming Pan, Changhyun Pang, Qibing Pei, Huisheng Peng, Dianpeng Qi, Huaying Ren, John A. Rogers, Aaron Rowe, Oliver G. Schmidt, Tsuyoshi Sekitani, Dae-Gyo Seo, Guozhen Shen, Xing Sheng, Qiongfeng Shi, Takao Someya, Yanlin Song, Eleni Stavrinidou, Meng Su, Xuemei Sun, Kuniharu Takei, Xiao-Ming Tao, Benjamin C. K. Tee, Aaron Voon-Yew Thean, Tran Quang Trung, Changjin Wan, Huiliang Wang, Joseph Wang, Ming Wang, Sihong Wang, Ting Wang, Zhong Lin Wang, Paul S. Weiss, Hanqi Wen, Sheng Xu, Tailin Xu, Hongping Yan, Xuzhou Yan, Hui Yang, Le Yang, Shuaijian Yang, Lan Yin, Cunjiang Yu, Guihua Yu, Jing Yu, Shu-Hong Yu, Xinge Yu, Evgeny Zamburg, Haixia Zhang, Xiangyu Zhang, Xiaosheng Zhang, Xueji Zhang, Yihui Zhang, Yu Zhang, Siyuan Zhao, Xuanhe Zhao, Yuanjin Zheng, Yu-Qing Zheng, Zijian Zheng, Tao Zhou, Bowen Zhu, Ming Zhu, Rong Zhu, Yangzhi Zhu, Yong Zhu, Guijin Zou, and Xiaodong Chen *
柔性传感器技术路线图 - 香港
Yifei Luo, Mohammad Reza Abidian, Jong-Hyun Ahn, Deji Akinwande, Anne M. Andrews, Markus Antonietti, Zhenan Bao, Magnus Berggren, Christopher A. Berkey, Christopher John Bettinger, Jun Chen, Peng Chen, Wenlong Cheng, Xu Cheng, Seon-Jin Choi, Alex Chortos, Canan Dagdeviren, Reinhold H. Dauskardt, Chong-an Di, Michael D. Dickey, Xiangfeng Duan, Antonio Facchetti, Zhiyong Fan, Yin Fang, Jianyou Feng, Xue Feng, Huajian Gao, Wei Gao, Xiwen Gong, Chuan Fei Guo, Xiaojun Guo, Martin C. Hartel, Zihan He, John S. Ho, Youfan Hu, Qiyao Huang, Yu Huang, Fengwei Huo, Muhammad M. Hussain, Ali Javey, Unyong Jeong, Chen Jiang, Xingyu Jiang, Jiheong Kang, Daniil Karnaushenko, Ali Khademhosseini, Dae-Hyeong Kim, Il-Doo Kim, Dmitry Kireev, Lingxuan Kong, Chengkuo Lee, Nae-Eung Lee, Pooi See Lee, Tae-Woo Lee, Fengyu Li, Jinxing Li, Cuiyuan Liang, Chwee Teck Lim, Yuanjing Lin, Darren J. Lipomi, Jia Liu, Kai Liu, Nan Liu, Ren Liu, Yuxin Liu, Yuxuan Liu, Zhiyuan Liu, Zhuangjian Liu, Xian Jun Loh, Nanshu Lu, Zhisheng Lv, Shlomo Magdassi, George G. Malliaras, Naoji Matsuhisa, Arokia Nathan, Simiao Niu, Jieming Pan, Changhyun Pang, Qibing Pei, Huisheng Peng, Dianpeng Qi, Huaying Ren, John A. Rogers, Aaron Rowe, Oliver G. Schmidt, Tsuyoshi Sekitani, Dae-Gyo Seo, Guozhen Shen, Xing Sheng, Qiongfeng Shi, Takao Someya, Yanlin Song, Eleni Stavrinidou, Meng Su, Xuemei Sun, Kuniharu Takei, Xiao-Ming Tao, Benjamin C. K. Tee, Aaron Voon-Yew Thean, Tran Quang Trung, Changjin Wan, Huiliang Wang, Joseph Wang, Ming Wang, Sihong Wang, Ting Wang, Zhong Lin Wang, Paul S. Weiss, Hanqi Wen, Sheng Xu, Tailin Xu, Hongping Yan, Xuzhou Yan, Hui Yang, Le Yang, Shuaijian Yang, Lan Yin, Cunjiang Yu, Guihua Yu, Jing Yu, Shu-Hong Yu, Xinge Yu, Evgeny Zamburg, Haixia Zhang, Xiangyu Zhang, Xiaosheng Zhang, Xueji Zhang, Yihui Zhang, Yu Zhang, Siyuan Zhao, Xuanhe Zhao, Yuanjin Zheng, Yu-Qing Zheng, Zijian Zheng, Tao Zhou, Bowen Zhu, Ming Zhu, Rong Zhu, Yangzhi Zhu, Yong Zhu, Guijin Zou, and Xiaodong Chen *
负责任地开发人工智能工具的指导原则
人工智能 (AI) 预计将对临床医学、生物医学研究、公共和全球健康以及医疗保健管理产生变革性影响 1、2。医疗保健领域对 AI 应用的热情在美国尤为明显，截至 2021 年 9 月，美国食品药品监督管理局 (FDA) 批准使用 343 种支持人工智能/机器学习的医疗设备，其中绝大多数用于放射科 3。人们对人工智能 (AI) 在医疗保健领域的应用有着浓厚的兴趣，推动了政策、监管和专业组织制定 AI 原则，其中包括 FDA 3、加拿大卫生部 3、世界卫生组织 (WHO) 4 和美国医学信息学协会 (AMIA) 5（表 1）。这些提议的 AI 原则之间存在相当大的协同作用，表明全球对什么是负责任的医疗保健 AI 的共识正在不断发展。我们建议扩大已发布的指导 AI 原则。首先，这些原则并没有明确要求人工智能工具专门用于解决医疗保健领域根深蒂固且经常被忽视的挑战，而我们认为这一要求至关重要。如果不明确关注这些问题，人工智能将不会改善医疗保健，而将导致更多工具的出现，从而加剧先前存在的系统性挑战。其次，已发布的原则通常是为广泛的多利益相关者受众编写的，而不是明确针对最终负责模型开发的人工智能开发人员。鉴于分配给人工智能开发的时间和资源有限，并且人工智能开发团队通常无法获得专业的多利益相关者专业知识，必须为人工智能开发人员提供一种清晰、彻底和系统的方法，将提议的原则整合到人工智能开发中。FUTURE-AI 医疗人工智能算法检查表 6 是一个检查表框架的示例，它将高级人工智能原则转化为实用的计算指导。拟议的 TRIPOD-AI 和 PROBAST-AI 清单将为如何报告和批判性评估为诊断或预后而开发的 AI 模型提供指导 7 。如果没有这样的辅助清单，AI 开发团队将越来越难以在计算机科学和 AI 涉及的其他各个领域（如临床医学、生物医学、伦理和法律）中采取行动。这一观点提出了我们认为在开发医疗保健 AI 工具时必须解决的八项原则（表 2 ）。我们关注计算科学家作为主要受众，并强调 AI 必须专门设计用于改善长期、系统性
BCMA指导的双特异性抗体：
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