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World File Search System人类
基于共同人类1
Cato Prince 1，George Bounoutas 1，Bolu Zhou 1，Weseem Raja 1，Isabella Gold 1，Rianna 3 Pozsgai 1，Parmi Thakker 1，Nicole Bois 1，Christopher Reardon 1，Christopher Reardon 1，Stephanie 4 Thurmond。 Ozturk 1，Rajendra Boggavarapu 1，Simeon Springer 1，LovePreet 5 Chahal 1，Maciej Nogalski 1，Tuyen Ong 1，Dhananjay Nawandar 1，Christopher 1，6 Ashley Mackey 1，Ashley Mackey 1，Ashley Mackey 1，Geoffrey Parsons 1，Jose Parsons 1，Jose Cabraph Cabraph Cabraph Cabral 1 * 7 7
人类Metapneumovirus
1。引言人类元瘤病毒（HMPV）于2001年首次由调查儿童呼吸道疾病的原因的荷兰科学家确定。它是Paramyxoviridae家族中元瘤病毒属的成员，它还包括呼吸道合胞病毒（RSV），这是呼吸道感染的众所周知的原因。HMPV感染通常与RSV引起的感染相似，这对于有效管理至关重要。1.1 HMPV HMPV的病毒学是一种负义的单链RNA病毒，其长度约为13.2 kb。 病毒基因组编码八种蛋白质，包括核素（N），矩阵（M），融合（F）和附着（G）蛋白，这对于病毒进入，复制和免疫逃避至关重要。 •融合（F）蛋白质：通过与宿主细胞膜融合介导融合来促进病毒进入。 •附着（G）蛋白质：在将病毒与宿主细胞受体结合中起作用。 病毒生命周期开始于病毒通过G蛋白附着在宿主细胞上，而F蛋白会促进膜融合，从而使病毒RNA释放到宿主细胞中。1.1 HMPV HMPV的病毒学是一种负义的单链RNA病毒，其长度约为13.2 kb。病毒基因组编码八种蛋白质，包括核素（N），矩阵（M），融合（F）和附着（G）蛋白，这对于病毒进入，复制和免疫逃避至关重要。•融合（F）蛋白质：通过与宿主细胞膜融合介导融合来促进病毒进入。•附着（G）蛋白质：在将病毒与宿主细胞受体结合中起作用。病毒生命周期开始于病毒通过G蛋白附着在宿主细胞上，而F蛋白会促进膜融合，从而使病毒RNA释放到宿主细胞中。
从人类反馈
语言模型的训练过程具有Demon-043在减少虚假，有毒和其他044不想要的模型生成输出方面具有潜在的潜力。但是，Cur- 045租金RLHF（Ramamurthy等人，2023; Bai等。，046 2022a，b）始终依靠整体反馈，047在识别具有长文本输出049（例如数学）的048多步推理任务中识别特定错误的局限性。050最近，细粒度RLHF（Wu等人，051 2023）提议提供细粒的进料-052回到LMS输出，将UN-053类别的类别相关联（例如，false或false或无关的属 - 054个tions）和一个密度的文本跨度（例如，句子或055 subs-sendence sendence sendence sendence leellevel）。他们将多个精细奖励奖励整合到近端政策优化057（PPO）中（Schulman等人。，2017年）用于训练LMS 058，具有基于偏好的人类反馈，该反馈概念显示了疗效和数据效率060（具有密集奖励的培训模型的培训效率）比较了061与两个LAN-LAN-062 Gaige Instrice separtions的整体序列奖励奖励（GEHMAN 063 ET。，2020年）和长期问题回答064（QA）（Stelmakh等人，2022）。另一项紧密的重新统计工作，程序监督奖励模型066（PRM）（Lightman等人，2023），使用过程067监督培训为每个068中间推理步骤提供反馈，表明过程069监督比结果监督更可靠的奖励070型号。RE-074病房模型能够提供句子级别或075步骤级奖励。071尽管有这些优势，但仅限072才证明了收集人类反馈和073培训的方式是更可靠的奖励模型。虽然在近端策略076优化（PPO）培训期间，策略模型为077仍针对样本级别的奖励进行了优化，每个示例的策略更新为078。PPO培训中的广义AD-079 Vantage估计函数（GAE）080导致偏差，尤其是对于需要081生成长形式文本的任务，例如复杂的082数学任务。因此，它也很重要083
人类的思想
言论的发展可能是思想发展的关键步骤。人类语言，语音，是一种非凡的独特工具。人类语言的灵活性和创造力也是独特的。它允许对象和关系的抽象反射，然后可以将其转换为记忆，想象力，预期和计划。语言已成为对世界的象征知识的一种手段，因为知识已经可以转移。不再需要单独获取所有经验（Colling等，2019）。个人经历可以通过口口相传，可以引起人们的惊奇，可以传达警告，可以传达重要的实践知识，并且这种交流不仅可以水平建立一代人之间的联系，而且还垂直：通过教学，可以将积累的经验传递给年轻人。与生物学进化并行，基因差异的积累，文化进化，以象征形式的经验和思想的积累开始（Vincze，2010年）。
人类与人工智能
人工智能是当今最受争议的话题之一，而对于人类智能和人工智能之间的异同，人们似乎并没有达成共识。关于可信度、可解释性和道德等许多相关主题的讨论都带有隐含的人类中心主义和拟人化概念，例如，追求类人智能是人工智能的黄金标准。为了达成更多共识并证实未来可能的研究目标，本文提出了关于人类智能和人工智能之间异同的三个概念：1）人类智能（和人工智能）的基本限制，2）人类智能是多种可能的通用智能形式之一，3）多种（集成）形式的窄带混合人工智能应用的巨大潜在影响。目前，人工智能系统的认知品质和能力与生物系统有着根本的不同。因此，一个最突出的问题是，我们如何才能尽可能有效地使用（并“合作”）这些系统？对于哪些任务和在什么条件下，决策可以安全地留给人工智能，什么时候需要人类判断？我们如何才能充分利用人类和人工智能的特定优势？如何有效地部署人工智能系统来补充和补偿人类认知的固有限制（反之亦然）？我们应该追求发展具有人类（水平）智能的人工智能“伙伴”，还是应该更专注于补充人类的局限性？为了回答这些问题，在工作场所或政策制定中使用人工智能系统的人类必须开发一个适当的心理模型，以了解人工智能潜在的“心理”机制。因此，为了获得功能良好的人机系统，应该更加积极地解决人类的智能意识问题。为此，提出了第一个教育内容框架。