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使用大语言模型的自动分配分级
动机：通过任务为学生提供个性化的反馈是支持他们学习和发展的教育基石。研究表明，及时，高质量的反馈在改善学习成果中起着至关重要的作用。但是，由于需要大量的时间和精力，在大量学生的课程中提供个性化的反馈通常是不切实际的。自然语言处理和大型语言模型（LLM）的最新进展，通过有效地提供个性化反馈来提供有希望的解决方案。这些技术可以减少课程人员的工作量，同时提高学生满意度和学习成果。但是，他们的成功实施需要在真实的教室中进行彻底的评估和验证。结果：我们介绍了卢布尔雅那大学生物信息学课程的2024/25迭代中对基于LLM的地级者进行书面作业的实际评估结果。在整个学期的过程中，有100多名学生回答了36个基于文本的问题，其中大多数是使用LLMS自动分级的。在一项盲目的研究中，学生在不了解来源的情况下收到了LLM和人类教学助理的反馈，后来对反馈的质量进行了评价。我们对六个商业和开源LLM进行了系统的评估，并将其分级表现与人类助教进行了比较。我们的结果表明，通过精心设计的提示，LLM可以实现与人类分级相当的分级准确性和反馈质量。我们的结果还表明，开源LLMS的性能和商业LLM的性能，使学校可以在维持隐私的同时实施自己的分级系统。
探索孟加拉国英语作为外语学习者...
这项实证研究调查了孟加拉语英语与外语（EFL）学习者之间的正念与在线参与之间的关系。采用了一种混合方法方法，结合了来自Langer正念量表（LMS）和在线学生参与量表（OS）的定量数据以及来自开放式响应的定性数据。共有215名大学生参加了这项研究，提供了对他们的正念水平和在线学习的参与的见解。定量分析，包括描述性和回归分析，显示正念和在线参与之间没有显着相关性。可靠性分析表明，尽管OSES对该人群表现出可接受的内部一致性，但LMS的可靠性较差，这引起了人们对孟加拉国EFL学生的有效性的担忧。使用描述性现象学分析了定性数据，这突出了在线学习过程中学生控制源的变化，通常表现为无助和绝望的感觉。参与者报告说，正念做法并不能充分缓解与大流行有关的压力或支持他们的参与。这些发现表明，仅正念可能无法有效地增强学生在非西方环境中的在线EFL环境的参与。该研究要求决策者优先考虑弹性在线学习基础架构，改善互联网的可访问性，并在数字教育环境中纳入对学生福祉的文化敏感方法。
大型语言模型代理的上升和潜力
摘要很长时间以来，研究人员寻求与人类智能相匹配或超过人类智能的人工智能（AI）。ai代理人是能够感知环境，做出决定和采取行动的人工实体，被视为实现这一目标的手段。已经为开发AI代理而进行了广泛的效果，主要关注重新发现算法或培训策略，以提高特定技能或特定的任务绩效。但是，该领域缺乏足够的一般且强大的模型，无法成为建立适合各种情况的普通代理的基础。凭借其多功能功能，大语言模型（LLMS）为开发一般AI代理的开发途径铺平了有希望的途径，并且在基于LLM的代理领域已取得了实质性进展。在本文中，我们对基于LLM的代理商进行了全面调查，涵盖了他们的施工框架，应用程序方案以及对基于LLM的代理商建造的社会的探索。我们还结论了这个浮游生物中的一些潜在的未来方向和开放问题。
ollamar：用于运行大语言模型的R软件包
大型语言模型（LLM）已改变了自然语言处理和跨众多领域的应用。虽然基于云的LLM很常见，但本地部署的模型在可重复性，数据隐私，安全性和自定义方面具有明显的优势。Ollamar是一个R软件包，它为Ollama提供了接口，使研究人员和数据科学家能够将本地托管的LLM无缝地集成到其R工作流程中。它实现了一种与其他编程语言保持一致的同意API设计，并遵循已建立的LLM使用惯例。它通过提供灵活的输出格式和简易管理对话历史记录来进一步区分自己。ollamar可在GitHub上维护，并通过综合R档案网络（CRAN）获得，在该网络上定期在多个平台上进行全面的连续集成测试。
大语言模型的进步应该如何影响科学实践？
大型语言模型（LLM）越来越多地纳入科学工作流程中。但是，我们尚未完全掌握这种整合的含义。大语言模型的发展应如何影响科学实践？在这篇文章中，我们邀请了四个不同的科学家群体反思此查询，分享他们的观点并参与辩论。Schulz等。提出这样的论点，即与LLMS合作与与人类合作者合作的根本不同，而Bender等人。认为LLM经常被滥用和夸大其词，并且其局限性值得关注更专业，易于解释的工具。Marelli等。强调透明归因和负责使用LLM的重要性。最后，Botvinick和Gershman倡导人类应保留确定科学路线图的责任。为了促进讨论，这四个观点与每个小组的回应相辅相成。通过将这些不同的观点置于对话中，我们旨在将注意力集中在学术界的重要考虑方面，及其对当前和未来科学实践的影响及其对现有和未来的科学实践的影响。
大语言模型的进步应该如何影响科学实践？
大型语言模型（LLM）越来越多地纳入科学工作流程中。但是，我们尚未完全掌握这种整合的含义。大语言模型的发展应如何影响科学实践？在这篇文章中，我们邀请了四个不同的科学家群体反思此查询，分享他们的观点并参与辩论。Schulz等。提出这样的论点，即与LLMS合作与与人类合作者合作的根本不同，而Bender等人。认为LLM经常被滥用和夸大其词，并且其局限性值得关注更专业，易于解释的工具。Marelli等。强调透明归因和负责使用LLM的重要性。最后，Botvinick和Gershman倡导人类应保留确定科学路线图的责任。为了促进讨论，这四个观点与每个小组的回应相辅相成。通过将这些不同的观点置于对话中，我们旨在将注意力集中在学术界的重要考虑方面，及其对当前和未来科学实践的影响及其对现有和未来的科学实践的影响。
一种表征量子多项式时间的编程语言
– 我们引入了一种量子编程语言，名为 foq ，其中包含一阶递归程序。foq 程序的输入包括一组排序的量子比特，即一列成对不同的量子比特索引。foq 程序可以将对应于一元酉算子的基本算子应用于其每个量子比特。所考虑的算子集已根据 [17] 进行选择，以形成一组通用门。 – 在证明终止 foq 程序是可逆的（定理 1）之后，我们将程序限制为一个严格子集，名为 pfoq ，多项式时间为 foq 。对 pfoq 程序的限制是可处理的（即可以在多项式时间内确定，参见定理 2），确保程序在任何输入时终止（引理 1），并防止程序出现任何指数爆炸（引理 2）。 – 我们证明，对于量子复杂度类 fbqp 而言，pfoq 程序计算的函数类是健全且完备的。fbqp 是有界误差量子多项式时间的函数扩展，称为 bqp [ 3 ]，这是一类决策问题，量子计算机可以在多项式时间内解决，错误概率最多为 1
糖尿病外周神经病中光生物调节疗法的有效性和安全性：系统审查和荟萃分析的方案
生成人工智能（AI）大语言模型（LLM）已被广泛应用于牙科的许多领域。各种应用包括牙科远程医疗，临床决策支持，行政工作，患者教育，学生教育，科学写作和多语言交流[1]。此外，已经使用了生成AI来生成用于训练鲁棒AI模型的合成数据集，该数据集可以应用于牙科研究和教育[2]。此外，与传统文献研究相比，已经证明了生成的AI可以提高牙科学生在知识检查中的表现[3]。除了在回答临床问题方面的使用之外，还在探索LLM的潜力来产生评估临床推理技能的问题，这是医学和牙科教育的关键方面[4]。但是，LLMS对牙科问题的回答的准确性仍然是一个关注的问题，并且已经进行了广泛的研究。研究报告说，LLM在回答开放式问题的准确性范围为52.5％至71.7％，偶尔回答不准确，过于普遍，过时或缺乏基于证据的支持[5，6]。对于True或False问题，LLMS与牙医的准确性较低，范围从57.3％到78.0％[7，8]。考虑到多项选择问题（MCQ），LLMS的准确性从42.5％到80.7％不等，Chatgpt 4.0（OpenAI）证明了最准确的，Llama 2（Meta）[9-11]。研究已经证实，在同一开发人员的LLM中，后来的版本始终超过较旧版本[9-12]。生成AI的领域正在迅速发展，新版本具有越来越强大的参数。然而，对LLM的准确性进行了预先研究，对较旧版本进行了，该版本缺乏现在可用的先进的多模式功能。此外，这些研究排除了基于图像的问题，因为较旧的LLM版本无法在提示中处理图像附件[9，11]。这些关键限制需要进一步的研究，以探讨型模型的全部潜力。因此，本研究旨在评估最新LLM在回答Dental MCQ时的性能，包括基于文本的问题和基于图像的问题。模型选择将基于受欢迎程度，新兴，多模式能力，AI研究和应用中的突出性，可访问性以及解决特定领域特定问题的能力。零假设表明，LLMS对牙齿MCQ的答案的准确性没有差异。
NLP和大型语言模型在胃肠病学和肝病学中的新兴应用：系统评价
为了确保对所纳入研究的全面评估，我们使用了三种工具，每种工具都针对我们的评论中的特定研究设计量身定制。在干预措施（Robins-i）工具的非随机研究中偏见的风险已用于评估NLP在管理，处方指导和临床查询反应等应用中的NLP（13）。用于将NLP模型与医生进行比较或用于诊断和检测的参考标准的诊断研究，使用了诊断准确性研究2（Quadas-2）工具的质量评估（14）。最后，将偏差评估工具（Probast）工具的预测模型风险用于其余研究，该研究涉及NLP模型预测，而无需直接比较参考标准（15）。这种多功能方法使我们能够适当地解决审查研究中提出的多种方法和应用。
FOXP2相关言语和语言障碍
参考文献 • Fisher SE, Vargha-Khadem F, Watkins KE, Monaco AP, Pembrey ME。与严重言语和语言障碍有关的基因定位。Nat Genet。1998 年 2 月；18(2):168-70。doi: 10.1038/ng0298-168。勘误表：Nat Genet 1998 年 3 月；18(3):298。PubMed 上的引用 (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/9462748) • Lai CS, Fisher SE, Hurst JA, Vargha-Khadem F, Monaco AP。叉头结构域基因在严重言语和语言障碍中发生突变。Nature。2001 年 10 月 4 日；413(6855):519-23。doi: 10.1038/35097076。 PubMed 上的引文 (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/11586359) • Liegeois FJ、Hildebrand MS、Bonthrone A、Turner SJ、Scheffer IE、Bahlo M、Connelly A、Morgan AT。FOXP2 基因内缺失的早期神经影像学标记。Sci Rep. 2016 年 10 月 13 日；6：35192。doi：10.1038/srep35192。PubMed 上的引文 (https:// www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27734906) • MacDermot KD、Bonora E、Sykes N、Coupe AM、Lai CS、Vernes SC、Vargha-Khadem F、McKenzie F、Smith RL、Monaco AP、Fisher SE。鉴定出 FOXP2 截断是导致发育性言语和语言障碍的新原因。Am J Hum Genet。2005 年 6 月；76(6):1074-80。doi: 10.1086/430841。2005 年 4 月 22 日电子版。PubMed 上的引文（https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/15877281）或 PubMed Central 上的免费文章（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1196445/）• Morgan A、Fisher SE、Scheffer I、Hildebrand M。FOXP2 相关言语和语言障碍。2016 年 6 月 23 日 [2023 年 1 月 26 日更新]。引自：Adam MP、Feldman J、Mirzaa GM、Pagon RA、Wallace SE 和 Amemiya A，编辑。GeneReviews(R)[Internet]。西雅图 (WA)：华盛顿大学，西雅图；1993-2025 年。可从 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK368474/ PubMed 上的引文获取（https://pubmed.ncbi）。