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探索语言相关人工智能的前沿......
本论文可以被复制、分发、展示、传播或改编用于任何目的，甚至商业用途，但必须以清晰明确的方式提供报纸名称、版本、论文最初出版的年份和页码，但不要求 RAM 对该论文进行认可。在重复使用或分发给第三方的情况下，应明确说明此许可条款。本文可被复制、分发、展示、传播或改编用于任何目的，甚至商业目的，只要清楚明确地注明本文最初出版的期刊名称、版本、年份和页码，但不代表 RAM 认可本文的重复使用。在重复使用或分发给第三方的情况下，必须明确说明此许可条款。
预测误差在语言学习和记忆发展中的作用
人类适应行为的综合解释越来越多地将预测作为解释个人目标（通过预测编码）和学习（通过预测误差）的核心组成部分。这些解释认为，人类大脑通过不断更新和整合来自外部和内部环境的自下而上的信息以及由个人目标决定或由先前经验塑造的自上而下的期望来对未来事件进行预测（Clark，2013）。在神经认知学习理论中，预测编码或预测误差被定义为一种基本机制，它将目标的内部表征与感知事件相一致，以指导感知和行动（Friston，2010）。预测的概念也影响了人类语言理解的理论模型，这些模型假设个体在语义、形态句法、词汇和话语层面不断形成对即将到来的语言内容的期望。因此，预测促进语言理解，
bimsa：使用内存处理加速长序列对齐
单细胞RNA-Seq以前所未有的规模和细节来表征生物样品，但数据解释仍然具有挑战性。在这里，我们介绍了Cellwhisperer，这是一种多模式的机器学习模型和软件，该模型和软件连接转录组和文本，用于交互式单细胞RNA-seq数据分析。Cell Whisperer启用25英语中基于聊天的转录组数据的询问。为了培训我们的模型，我们创建了一个具有超过一百万对RNA-seq配置文件和匹配的文本注释的A-Ai-Cunip策划数据集，并在广泛的人类生物学上进行了匹配，我们建立了使用对比学习的匹配转录组和文本的多模式嵌入。我们的模型启用了按单元类型，状态和其他属性以零摄像的方式启用转录组数据集的自由文本搜索和注释，而无需参考数据集。此外，细胞-30个耳语者回答了关于自然语言聊天中细胞和基因的问题，使用生物学流利的大语言模型，我们对我们进行了微调，以分析各种生物应用中的批量和单细胞转录组数据。我们将Cell Whisperer与广泛使用的CellXgene浏览器集成在一起，使用户可以通过集成的图形和聊天接口进行遗传探索RNA-Seq数据。我们的方法展示了一种使用转录组数据的新方法，利用自然语言进行单细胞数据35分析，并为未来的基于AI的生物信息学研究助理建立重要的基础。
核心VIII：语言和语言学方面 - 骄傲
语言变化 - 英语品种 - 语言，方言，pidgin＆Creole - F.T. Wield双语主义 /多语言主义 - 双语和多语言主义编辑手册：Tej K. Bhatia：Tej K. Bhatia：Tej K. Bhatia，William C. Ritch C. Ritchie语言 - 语言的心理学 - Trevor A. Harley A. Harley A. Harley A. Harley A. Harley A.克拉克，克里斯·福克斯（Chris Fox）和沙洛姆·拉平（Shalom Lappin）文本
迈向生成式人工智能中的爱尔兰语能力 OPEN ...
通过这个 OMC，Údarás na Gaeltachta 旨在告知未来公共采购流程的意向，并从市场收集有关创新解决方案的见解，以提高爱尔兰语在生成式 AI 模型中的存在感和可用性。主要重点是开发可以在各种应用中支持爱尔兰语的工具，例如实时语音处理、智能查询响应、翻译和文化背景保存。此外，该系统将旨在整合现有的语言语料库和数据集，以确保全面开发爱尔兰语技术。该计划旨在弥补人工智能应用中爱尔兰语可用资源的空白，为爱尔兰语数字计划 (https://www.gov.ie/en/publication/a880c-plean-digiteach/#) 中概述的更广泛目标做出贡献。遵守监管框架（包括数据保护和网络安全标准）是本项目的一个关键考虑因素，具有以下必需功能：
健康大脑白质结构与语言侧化之间的关系
研究文章 | 行为/认知 健康大脑中白质结构与语言侧化的关系 https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.0166-24.2024 收到日期：2023 年 12 月 18 日 修订日期：2024 年 8 月 3 日 接受日期：2024 年 9 月 26 日 版权所有 © 2024 Andrulyte 等人。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 国际许可条款分发，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当的署名。
Chatgpt时代的欧洲律师 - 指南2.0关于律师应如何利用大型语言模型和生成性AI
作为律师事务所的合伙人，您可以通过整合Genai工具来探讨提高法律服务效率的可能性。您组织了有关Genai相关技术创新的常规团队会议。在其中一项教育活动中，同事建议使用Chatgpt为客户准备法律文件的摘要 - 复杂的合同，备忘录等。在制定了这种想法的方法时，您得出结论，在将工具用于客户相关的任务之前，您将出于内部目的进行测试 - 简化您的网站文章或起草新闻通讯。在访问工具之前，您可以设置明确的规则，并确保在有效的及时写作中对团队进行培训。通过人类分析验证了所有输出，并且定期审查该工具的影响 - 您可能想跟踪节省时间，结果的准确性以及在结果改进上所花费的时间。
蛋白质语言模型在无结构的...
理性药物设计的一个主要支柱一直是通过对接进行虚拟筛查（VS），这通常是基于结构的药物设计（SBDD）[1]。在对接中，分子配体通常通过使用生物物理定义的约束或机器学习（ML）方法在蛋白质口袋中构象构象，并且具有相应计算的结合亲和力报告的最佳姿势。典型的VS管道将通过图书馆进行迭代进行对接，通常由数百万到数十亿至数十亿个独特的化学化合物组成，并基于衍生的亲和力对配体进行对配体进行排名 - 然后得分的配体将继续进行下一个药物开发的下一个药物开发，无论是通过计算方法，例如分子动力学（MD）仿真或通过实验性验证或实验性验证[2]。
使用自回归语言模型设计现实的监管DNA
顺式调节元件（CRE），例如启动子和增强子，是调节基因表达的DNA序列。CRE的活性受到序列基序的顺序，组成和间距的影响，这些序列基序被称为转录因子（TFS）结合的序列基序。合成CRE具有特定特性。在这里，我们提出了Reglm，这是一个设计具有所需属性的合成CRE的框架，例如高，低或细胞类型 - 特定活动，并使用自回归语言模型与有监督的序列到功能模型结合。我们使用框架设计合成酵母启动子和细胞类型 - 特定的人类增强剂。我们证明，我们方法产生的合成CRE不仅被预测具有所需的功能，而且还包含类似于实验验证的CRE的生物学特征。reglm因此促进了现实的调节DNA元素的设计，同时提供了对顺式调节代码的见解。
探索本体学学习的大型语言模型
本体学习旨在在大数据的背景下基于机器学习技术来促进自动或半自动性开发。最新的技术发展引入了生成人工智能（AI），能够创建新数据，从现有数据中提取见解，并从各种输入中生成连贯的文本。此能力支持文本数据的分析，提供减少人类努力的见解和注释。本研究探讨了生成AI的新兴领域，特别是用于本体学习的大型语言模型。我们对当前的生成AI研究状态进行了调查，重点介绍了本体开发任务的适用性和功效，并评估评估技术。我们讨论了与生成AI的解释性和解释性有关的挑战，并概述了未来研究的方向。关键字：大语言模型，LLM，生成AI，本体学习，深度学习