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dalk：LLM和KG的动态共调解，以科学文献回答阿尔茨海默氏病问题
大型语言模型（LLM）的最新进步已在各种应用程序中实现了有希望的表现。nonthe sell，整合长尾知识的持续挑战继续阻碍了专业人士中LLM的无缝采用。在这项工作中，我们介绍了dalk，又称d ynamic的共同体LMS和K g，以解决这一局限性，并证明其研究阿尔茨海默氏病（AD）的能力，生物医学专业的亚场和全球健康优先级。With a synergized frame- work of LLM and KG mutually enhancing each other, we first leverage LLM to construct an evolving AD-specific knowledge graph (KG) sourced from AD-related scientific literature, and then we utilize a coarse-to-fine sampling method with a novel self-aware knowledge re- trieval approach to select appropriate knowl- edge from the KG to augment LLM inference capabilities.实验结果是在我们构建的AD问题答案（ADQA）基准的基准上进行的，强调了Dalk的效果。此外，我们执行了一系列详细的分析，这些分析可以为相互增强KG和LLM的新兴主题提供有价值的见解和准则。
人工智能，科学发现和创新
本文研究了人工智能对创新的影响，在一家大型美国公司的研发实验室中，将新材料发现技术的随机引入向1,018个科学家介绍。AI辅助研究人员发现了44％的材料，导致专利申请增加了39％，下游产品的增加17％。这些化合物具有更多新颖的化学结构，并导致更根本的发明。然而，该技术在整个生产力分布中具有明显的不同影响：虽然最底层的科学家看到的好处很少，但顶级研究人员的输出几乎翻了一番。研究了这些结果背后的机制，我表明AI自动化了57％的“创意”任务，将研究人员重新分配给评估模型生产的候选材料的新任务。顶级科学家利用其领域知识来优先考虑有希望的AI建议，而其他人则浪费了大量资源测试假阳性。一起，这些发现证明了ai augment研究的潜力，并强调了创新过程中算法和专业知识之间的同意。调查证据表明，这些收益是有代价的，但是由于82％的科学家报告说，由于创造力降低和技能不足，对工作的满意度降低了。
状态模型生成AI（Genai）特殊规定1。定义。出于这些Genai的特殊规定，以下条款应为g
（a）国家有权使用国家数据提供的承包商提供的Genai培训数据，其中可能包括非公开数据。国家应保留州数据使用中的所有所有权和知识产权，以增强Genai培训数据。（b）承包商有权检查提出的任何公共数据以增加Genai培训数据，例如通过请求访问，副本或数据报告，以验证其遵守合同条款和条件。3。genai的其他安全要求：除了一般规定的第13、21和22条外，承包商应允许国家合理访问Genai安全日志，延迟统计数据以及其他影响该合同和生成数据的相关Genai安全数据，无需支付国家。4。数据和提示的机密性：承包商应防止未经授权的使用和披露承包商根据本合同开发的任何提示，以及此类提示产生的任何生成的数据。5。提示和生成内容中的权利：
B.-Tech.-r20-sachine-machine-Learning-Question-Bank。 ...
28描述了学习归纳分析方法。2M L2 CO5 V 29使用先验知识来增加搜索操作员有什么意义？
地区日期：L2.07 .2023。 3）Sri G.Ramalingam，Jawaharnagar Municipal Corporation和Sri D.Naren
1 Jan。 DE 2025 - ...碳存储，因此可以改善全球变暖。 良好的管理和恢复森林增强了碳封存。 实际上，每个panchayat ...1 Jan。 DE 2025 - ...碳存储，因此可以改善全球变暖。良好的管理和恢复森林增强了碳封存。实际上，每个panchayat ...