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控制长格式大语模型输出
近年来，大型语言模型的能力大大提高，因此提高我们对其产出的控制能力非常重要。在本论文中，我讨论了我制定的几种此类控制方案，从纯推理时间控制到基于填充的对准方法。i将首先讨论适用于非结构化自然语言生成的高度通用方法，包括称为Fudge [164]的推理时间控制方案以及基于加强学习的基于加强学习的鉴定AP-称为RLCD [169]。i接下来将讨论可以在更结构化的域（例如分子设计，程序合成和语义解析）中用于控制的更多专业方法[167，163]。最后，我将通过提示将我们的控制扩展到更长的输出（在数千个单词的范围内）在自动故事生成应用程序中，通过提示将我们的控制扩展到更长的输出[168，166]。
全球土壤轮廓中碳输入的快速过境，无论进入深度
抽象的气候和土地管理变化正在改变土壤的碳输入。这种输入变化对长期土壤有机碳（SOC）平衡的结果取决于碳输入的过境行为。使用观察性碳输入和全球土壤剖面中的放射性碳数据，我们揭示，无论进入深度，新进入碳休假土壤中的新进入碳休假土壤中近25％，而30年后的剩余分数仅为13％。尽管如此，大多数SOC在所有土壤深处都年龄超过30岁。一起，这些结果表明，碳输入向老年SOC的转移效率低，这是长期SOC固存的有意义的碳成分。此外，我们揭示了SOC老化和碳输入过渡是两个不同的过程，应同时进行，但要分开机械性，以预测和管理SOC动态，以响应气候和土地管理变化下的碳输入变化。
命名审查制度将生物多样性保护和分类科学处于风险状态
植物和动物学术语提供了一些现代科学最稳定的支柱。这些支柱现在因对伦理理由的同名分类单元的意识形态问题的扩散而动摇。这包括数千种以一个人命名的两栖动物。我们抗议旨在主观替代有效分类名称的最新举措，因为它打开了一个潘多拉盒，该盒子可能会破坏物种清单的稳定范围，以及所有依赖于它们的物种，包括生物多样性保护政策。我们没有否定以前的实践来养活当代文化和社会规范，而是鼓励使用有限的资源用于分类学研究（一种工具性但被忽视的学科），以描述当前生物多样性危机中在地球上发现的数百万种物种。
automatica koopman形式的非线性系统带有输入
Koopman框架通过通常无限的全球线性嵌入来提出有限维非线性系统的线性表示。最初，Koopman形式主义是为自主系统得出的。在具有输入的系统应用程序中，通常假定了Koopman模型的线性时间不变（LTI）形式，因为它有助于使用控制技术，例如线性二次调节和模型预测控制。但是，可以很容易地表明，此假设不足以捕获基础非线性系统的动力学。对具有线性或控制仿射输入的启动的连续时间系统的适当理论扩展才开始制定，但是尚未开发到离散时间系统和一般连续时间系统的扩展。在本文中，我们在连续和离散的时间内系统地调查并分析了在输入中提出的表格。我们证明，所产生的提升表示形式在状态转换是线性的情况下给出了库普曼模型，但是输入矩阵依赖于状态依赖性（在离散时间中的状态和输入依赖于状态和输入依赖性），从而产生了特殊结构的线性参数 - 变化（LPV）的描述。我们还提供了有关输入矩阵的依赖性对产生表示形式的贡献以及系统行为的依赖程度的误差界限。©2024作者。由Elsevier Ltd.引入的理论洞察力极大地有助于使用Koopman模型在系统识别中执行适当的模型结构选择，并为通过Koopman方法控制非线性系统的LTI或LPV技术做出适当的选择。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
衡量人工智能输入：挑战与机遇
有形和无形因素的差异可能会导致美国公司在 AI 投资和使用方面出现不同的模式。我们的一些工作已经开始探索公司如何积累这些基础资产，从而推动公司在“产生 AI 资本”方面产生竞争差异（Rock 等人，2024 年）。例如，尽管很明显，一些公司（例如谷歌）在使用 AI 时特别成功，但这些公司可能拥有某种“秘诀”，或者更有可能的是，可能只是开发了正确的资产来支持与算法决策相关的下游工具的开发。在这里，我重点关注公司为推动 AI 生产力而可能进行的三个最关键的 AI 投资类别的关键衡量问题：i）基础设施（数据、软件和计算）、ii）劳动力培训和 iii）高技能人才。
具有替代输入的簇状态量子电路的有效经典模拟
我们提供了与团簇状态量子计算相关的纯纠缠系统的新例子，这些系统可以用经典方法高效模拟。在团簇状态量子计算中，输入量子位在布洛赫球的“赤道”处初始化，应用 CZ 门，最后使用 Z 测量或 cos(θ)X+sin(θ)Y 算子测量自适应地测量量子位。我们考虑修改初始化步骤时会发生什么，并表明对于有限度 D 的格，存在一个常数 λ ≈ 2.06，使得如果每个单独的量子位都处于在计算基础中对角线状态的迹距离 λ − D 内的状态，则该系统可以在从输出分布中采样的意义上在所需的总变差距离内进行经典模拟。例如，在 D = 4 的方格中，λ − D ≈ 0.056。我们开发了一个粗粒度版本的论证，它增加了经典有效区域的大小。在量子比特的方格中，经典可模拟区域的大小至少增加到约 ≈ 0.070，实际上可能增加到约 ≈ 0.1。结果推广到更广泛的系统，包括相互作用在计算基础上对角的量子系统，测量要么在计算基础上，要么对计算基础无偏。只想要简短的潜在读者
生成的社会选择：Openai“民主投入AI ...
许多参与式平台和过程（例如Pol.IS，Remesh和定性调查）从参与者那里收集详细的自由文本意见。由于收集的信息量太大而无法由决策者直接消化，因此有必要总结铰接意见。一个关键的挑战是如何以可扩展的方式执行此总结，同时仍代表参与者的意见。我们设计了一个摘要过程，该过程直接针对可扩展性和代表性的双重目标。而不是单个陈述，我们的摘要采用了多个简短陈述的形式，每个陈述均表达了参与者体内的普遍观点。包括多个陈述使我们能够捕捉多样的意见甚至不兼容的意见。从整体上讲，我们称之为板岩的这套陈述代表了基础人群中的意见分布。因此，板岩可以作为各种决策过程的输入：人类政策制定者可以轻松消化这些板岩以将其选择基于公众意见，而支持决策制定的下游算法可以将我们的板岩用作预处理的投入。我们的过程设计基于社会选择理论领域，该理论将个人偏好研究成集体，民主决定，通过数学
用于逆向工程神经元群体放电模式以识别其突触输入的超级计算机框架
m-chardon@northwestern.edu 1 美国伊利诺伊州芝加哥西北大学神经科学系；2 美国加利福尼亚州洛杉矶加州州立大学电气与计算机工程系；3 美国伊利诺伊州莱蒙特阿贡国家实验室阿贡领导力计算设施；4 美国伊利诺伊州埃文斯顿西北大学电气工程系；5 美国伊利诺伊州芝加哥西北大学生物医学工程系；6 英特尔公司，美国加利福尼亚州圣克拉拉；7 美国华盛顿大学生理学和生物物理学系；8 美国伊利诺伊州芝加哥 Shirley Ryan 能力实验室物理医学与康复系；9 美国伊利诺伊州芝加哥西北大学物理治疗与人体运动科学系； 15 10 美国伊利诺伊州埃文斯顿西北大学-阿贡科学与工程研究所 (NAISE) 16
目标人群产出 (TPO)：通过战略性公私合作伙伴关系创建高价值卫生系统
参考文献：1. OECD。《健康一览》，2019 年；2. OECD。劳工和社会事务卫生委员会，2019 年；3. Appleby J. 国王基金会，2013:10；4. Ebi KL 等人。在：伤害预防和环境健康，编辑。Mock CN 等人。2017 年；155–169；5. Leon DA 等人。《柳叶刀公共卫生》2019 年；4：e575–82；6. Leisinger KM 等人。《南方医学评论》2012 年；5：3–8；7. Yavdav H 等人。《柳叶刀全球健康》2021 年；9(11)：e1553-60；8. Ward ZJ 等人。 Nat Med 2023；29：1253–61；9. 世界经济论坛，Southern Voice，2023 年；10. 卫生系统创新实验室。哈佛大学，2022 年；11. Kanwar AVS，Rahim MM。法律与医学杂志 2019 年；26：750–63；12. IQVIA：存档数据；13. Smith PC、Busse R。预防慢性病 2010；7：A102；14. Delgado P 等人。BMJ 2021；373：n966；15. Sørensen T 等人。即将出版的关于 TPO 的介绍性手稿；16. Atun R、Moore G。牛津大学出版社，2021 年；17. 世界卫生组织，欧洲卫生系统和政策观察站 2022 年；18. Byskov J 等人。卫生政策计划 2019；34：635-45。
#17 人工智能和研究成果
当作者使用 ChatGPT 之类的工具时，应在输出注释中披露这一点。还应讨论改进人工智能工作所采取的步骤。如果后来发现使用了智能工具，则不这样做可能会损害输出的可信度。