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大语言模型：经济学家的入门
大语言模型（LLM）是分析文本数据的强大工具，在经济和中央银行应用中具有巨大的潜力。大量文本档案，包括政策声明，财务报告和新闻，为分析提供了丰富的机会。此特殊功能为针对经济学家的LLM提供了可访问的介绍，并为应用研究人员提供了对其使用的实际演练。我们提供了涵盖数据组织，信号提取，定量分析和输出评估的LLMS使用的分步指南。作为例证，我们将框架应用于2021年至2023年之间的60,000篇新闻文章。尽管宏观经济和货币政策新闻很重要，但市场情绪也产生了重大影响。
RNA语言模型预测提高RNA功能的突变
结构化的RNA位于许多中心生物学过程的核心，从基因表达到催化。RNA结构预测由于缺乏与有机体表型相关的高质量参考数据而无法为RNA功能提供的，因此无法进行预测。我们提出了石榴石（GTDB获得了带有环境温度的RNA），这是一个固定在基因组分类数据库（GTDB）的RNA结构和功能分析的新数据库。石榴石将RNA序列与GTDB参考生物的实验和预测的最佳生长温度联系起来。使用石榴石，我们开发了序列和结构感知的RNA生成模型，重叠的三重态Tokeni-Zation为GPT样模型提供了最佳的编码。在石榴石和这些RNA生成模型中利用高嗜热RNA，我们确定了核糖体RNA中的突变，这些突变赋予了赋予大肠杆菌核糖体的热稳定性。此处介绍的GTDB衍生的数据和深度学习模型为理解RNA序列，结构和功能之间的连接提供了基础。
上肢手术中的大型语言模型：
社会AI采用率的速度部分是由于培训基于AI的模型的计算能力的增加而驱动的，该模型每年都在攀升四倍，以及AI Architectures的新发展。ai能够创建原始内容（例如这些模型）被称为“生成AI”，并且可以从最小输入数据5,6中输出文本，图像，视频和音频。生成的AI已经在多个行业中迅速吸收了包括报告写作的金融领域以及在线聊天机器人服务7的零售业中，这在其在市场内的增长范围内反映在2032年到2032年的价值超过1万亿美元。因此，医疗保健也是LLMS 8,9的拟议目标毫不奇怪。本综述阐明了医疗保健中LLM的前瞻性用途和好处，重点是上肢手术，描述了设想的临床翻译挑战以及未来的研究目标。
联合培养过程中的白色LED强度会影响农杆菌介导的大豆（Glycine Max）使用成熟的半种子作为epplants
这项工作旨在作为先前主张的讨论中的声音，即基于变压器模型体系结构的验证大型语言模型（LLM）可能是一种陈述。已经对LAMDA模型提出了此类主张，也是关于LLM驱动的聊天机器人（例如Chatgpt）的当前浪潮的。如果确认，由于广泛使用类似模型，该主张将在自然语言处理（NLP）社区中产生严重的影响。但是，在这里，我们认为这样的大语言模型无法意识到，尤其是LAMDA比其他类似的模型没有任何进步。我们通过通过综合信息理论分析变压器架构来证明这一点。我们将感性的主张视为在NLP报告中使用拟人化语言的更广泛倾向的一部分。不管主张的真实性如何，我们认为这是一个合适的时机，可以盘点语言建模的进步并考虑任务的道德含义。为了使这项工作对NLP社区以外的读者有所帮助，我们还提出了语言建模的必要背景。
神经符号人工智能在自然语言处理方面是否能实现其承诺？结构化评论
摘要。神经符号人工智能 (NeSy) 的倡导者断言，将深度学习与符号推理相结合将产生比单独使用任何一种范式都更强大的人工智能。尽管深度学习取得了成功，但人们普遍认为，即使是我们最好的深度学习系统也不太擅长抽象推理。而且由于推理与语言密不可分，因此直觉上自然语言处理 (NLP) 将成为 NeSy 的特别合适的候选对象。我们对将 NeSy 用于 NLP 的研究进行了结构化审查，目的是回答 NeSy 是否确实实现了其承诺的问题：推理、分布外泛化、可解释性、从小数据中学习和推理以及可转移到新领域。我们研究了知识表示（例如规则和语义网络、语言结构和关系结构）的影响，以及隐式或显式推理是否有助于提高承诺分数。我们发现，将逻辑编译到神经网络中的系统可以实现大多数 NeSy 目标，而其他因素（例如知识表示或神经结构类型）与实现目标没有明显的相关性。我们发现在推理的定义方式上存在许多差异，特别是与人类水平的推理有关，这会影响有关模型架构的决策并导致结论在各个研究中并不总是一致的。因此，我们主张采用更有条理的方法来应用人类推理理论以及制定适当的基准，我们希望这可以更好地理解该领域的进展。我们将数据和代码放在 github 上以供进一步分析。1
婴儿低频脑电图皮质功率、皮质追踪和相位-幅度耦合可预测一年后的语言能力
研究表明，皮质信号可以追踪连续语音的声学和语言特性。这种现象在儿童和成人中都有测量，反映了成人的语音理解能力以及注意力和预测等认知功能。此外，在患有语音困难（发育性阅读障碍）的儿童中也发现了非典型的低频皮质语音追踪。因此，低频皮质信号可能在语言习得中发挥关键作用。Attaheri 等人（2022 年）[1] 最近对婴儿进行了一项研究，探究了 4、7 和 11 个月大婴儿在听歌唱时的皮质追踪机制。时间响应函数 (TRF)、相位-幅度耦合 (PAC) 和动态 θ-δ 功率 (PSD) 分析的结果表明 delta 和 θ 神经信号的语音包络追踪和刺激相关功率 (PSD)。此外，在所有年龄段都发现了由 delta 和 theta 驱动的 PAC，其中 theta 阶段表现出比 delta 更强的 PAC 和高频振幅。本研究测试这些先前的发现是否在参与这项纵向研究的整个婴儿队列（N = 122）的后半部分中得到重复（前半部分：N = 61，(1)；后半部分：N = 61）。除了展示良好的复制效果之外，我们还使用婴儿主导和父母估计的测量方法以及多变量和单变量分析来调查生命第一年的皮质追踪是否可以预测整个队列（招募的 122 名婴儿，保留的 113 名）以后的语言习得。单变量分析中 delta 皮质追踪的增加、~2Hz PSD 功率的增加和多变量和单变量分析中更强的 theta-gamma PAC 与更好的语言结果相关（使用婴儿主导和父母估计的测量方法）。相比之下，多变量分析中~4Hz PSD 功率的增加、delta-beta PAC 的增加以及多变量分析中更高的 theta/delta 功率比与语言能力下降有关
通过促进语言模型的多功能可控蛋白质产生
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年11月18日。 https://doi.org/10.1101/2024.11.17.624051 doi：Biorxiv Preprint
利用人工智能学习英语作为未来教师的第二语言：系统评价
人工智能 (AI) 正在通过将传统教学方法与先进技术相结合 (Huang, 2020) 来提供更准确和个性化的评估 (Al-Jaward, 2023)，从而改变对英语作为外语 (以下简称 ESL) 学习的评估。这些工具可以实时分析大量数据，为教师提供有关每个学生的优势和劣势的详细信息，促进教学方法的快速调整 (Chinda 等人，2022 年；Lesia 等人，2022 年)。此外，人们正在对这些数字工具进行研究，以确定它们是否真的对语言学习有效 (Rosell, 2021 年)，例如巴布亚应用程序 (Peña-Acuña 和 Crismán-Pérez, 2022 年) 包含用于发展第二语言发音的人工智能。已经开发了问卷调查（Henrichsen，2018），以调查通过应用程序进行计算机辅助发音的第二语言学习的有效性。人工智能驱动的教学方法区分了自适应第二语言学习应用程序（个性化内容）和交互式应用程序（鼓励对话练习和实时反馈）。有用于对话、辅导、模拟、推荐和情感支持的聊天机器人，使用自然语言处理和机器学习技术来增强语言学习。有使用人工智能、AR 和游戏化的语言学习聊天机器人。
