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从人类脑内颅内记录中解码连续的目标指导运动
摘要。伸出手是一种轻松而复杂的行为，在日常生活中是必不可少的。因此，恢复ARM功能是四肢瘫痪者的重点。最近，已经观察到并在运动皮层之外观察到了运动的神经相关性，但是运动表示的程度和粒度尚未完全了解。在这里，我们通过将神经相关性解码为目标定向行为的12种不同的运动学来探讨与大脑运动相关的神经活动的神经含量。植入立体定向脑电图电极植入的18名参与者执行了游戏化的3D目标运动任务。我们证明，可以使用优先子空间识别（PSID）中的所有参与者中的低，中和高频信息从分布式记录中解码连续运动运动学。运动的神经相关性分布在整个大脑中，包括诸如基底神经节和岛状等较深的结构。此外，我们表明只能使用目标指导的参考框架对手位置进行解码，这表明广泛的低频活动与运动的高阶处理有关。我们的结果加强了众多大脑区域存在广泛的运动相关动力学的证据，可用于连续解码运动。结果可能会为运动皮层受损的个体，例如中风后或用于自适应闭环系统中的控制信号。
二人：从人类反馈中学习的多样，不确定的，不确定的，上的查询产生和选择，用于增强
定义奖励功能通常是系统设计师在增强学习中的一项具有挑战性但至关重要的任务，尤其是在指定复杂行为时。从人类反馈（RLHF）中学习的强化是一种承诺的方法来规避这一点。在RLHF中，代理通常通过使用轨迹段的成对比较来查询人类老师来学习奖励功能。这个领域中的一个关键问题是如何减少需要学习内容丰富的奖励功能的查询数量，因为要求人类老师太多的查询是不切实际且昂贵的。为了解决这个问题，大多数现有的方法主要集中于改进探索，引入数据增强或为RLHF设计复杂的培训目标，而查询生成和选择方案的潜力尚未得到充分利用。在本文中，我们提出了二人组，这是一种新颖的方法，用于RLHF中的多种，不确定的，上的查询生成和选择。我们的方法会产生（1）与政策培训更相关的查询（通过政策标准），（2）更有用的信息（通过认知不确定性的原则衡量）和（3）多样化（通过基于聚类的过滤器）。对各种运动和机器人操纵任务的实验结果表明，我们的方法可以超越最先进的RLHF方法，并给出相同的查询预算，同时对可能的非理性教师有力。
从人类神经科学档案中发现的关键发现。
人类神经科学中最重要的发现之一是识别脑可塑性或神经可塑性。在20世纪的大部分时间里，科学家都认为，成年大脑相对固定，并且在一定年龄之后就无法发生重大变化。但是，在过去的几十年中，研究表明，大脑在一生中保持塑性[2]。神经可塑性是指大脑通过响应学习，经验或伤害形成新的神经联系来重组自己的能力。这一发现为脑损伤和中风后为康复提供了新的可能性，为曾经被认为曾经有不可逆脑损伤的患者提供了希望[3]。
风险从人工智能中出现的广泛使用
本文探讨了广泛的人工智能（AI）在个人隐私上使用的风险，并提出了一个将数据集成到决策中的框架，重点是公平，问责制和透明度。通过现实世界中的示例和分析，我们研究了AI技术如何损害隐私并突出关键挑战，例如偏见和对知情同意的需求。本文强调了解决这些问题的监管和道德干预措施的紧迫性。我们的框架旨在支持组织制定基于伦理的数据决策，并优先维持社会福祉。通过提出框架来保留隐私，同时促进AI创新并促进道德数据实践，这项研究为负责的AI治理和培养不同组织内的数据使用安全性做出了贡献。
从人类数字孪生 (HDT) 到增强型士兵机器人孪生 (ASRT) 的分支
人类数字孪生 (HDT) 确实是一项强大的技术，在军事领域也可以称为士兵数字孪生 (SDT)。然而，尽管在开发 SDT 方面付出了巨大的努力，但相关技术还远未得到充分发挥。尽管如此，SDT 还在士兵机器人孪生 (SRT) 方向开辟了新天地，SRT 是士兵的机械版本而非数字版本，并且正在出现士兵机器人孪生 (ASRT) 的增强版本分支。ASRT 分支涉及人类士兵的赋能、远程控制增强能力以及所谓的“另一个自我”，即感知与实际位置不同的位置的可能性。所有这些都将通过关键支持技术成为可能。本文涵盖了上述方面，并为相关主题添加了新的观点。
从人脑解码语音和语言
能否从大脑活动中解码语音？#neu- ral2speech 项目将利用认知神经科学和自然语言处理方面的突破，通过强大的神经解码器来解决这个引人注目的问题。具体来说，脑转语音解码器将被设计用于从非侵入性脑记录（即功能性磁共振成像和脑磁图数据）重建感知和产生的语音。通过整合深度学习技术和大型语言模型，#neu- ral2speech 不仅寻求加深我们对人类大脑语言处理的理解（特别关注多语言处理），而且还旨在为开发可以帮助受言语障碍影响的个体的创新沟通辅助工具铺平道路。潜在的应用非常广泛，有望彻底改变临床神经科学和人机交互。索引词：脑机接口、神经语音解码、脑磁图、功能性磁共振成像
细胞与发育生物学年度评论是什么让我们成为人类：从人类新皮层的进化和发展中获得的见解
“是什么让我们成为人类？”是许多研究领域的核心问题，尤其是人类学。在这篇综述中，我们将重点关注人类大脑皮层（大脑中在认知方面发挥关键作用的部分）的发育，以获得回答这一问题的神经生物学见解。我们首先讨论皮层干细胞和祖细胞以及影响其行为的人类特异性基因。因此，我们旨在了解人类进化过程中发生的大脑皮层扩张的分子基础，因为这种扩张通常被认为为我们独特的认知能力提供了基础。然后，我们回顾了新出现的证据，这些证据表明现代人类和我们的近亲尼安德特人在大脑皮层发育方面存在差异。最后，我们讨论了与神经回路有关的人类特异性基因，并为未来研究解决是什么让我们成为人类的问题提供了一个视角。
rlaif vs. rlhf：通过AI反馈从人类反馈中缩放加强
从人类反馈（RLHF）中学习的抽象强化学习已被证明有效地使大型语言模型（LLMS）与人类的偏好保持一致，但是收集高质量的偏好标签是可以表达的。rl来自AI反馈（RLAIF），在Bai等人中引入。（2022b），提供了一种有希望的替代方案，该替代方案对现成的LLM产生的偏好训练奖励模型（RM）。在摘要的任务，有用的直径生成和无害的对话构成的任务中，我们表明RLAIF的性能与RLHF相当。此外，我们通过证明RLAIF的表现可以超越受监督的细节基线，即使AI标签的大小与策略相同，甚至与初始策略完全相同的检查点，我们也可以迈出“自我完善”的一步。最后，我们引入了直接raif（D-RLAIF） - 一种通过直接从RL持续的LLM获得奖励来绕过RM训练的技术，该技术在RL期间获得了较高的性能，从而达到了Canoni-cal rlaif。我们的结果表明，RLAIF可以通过使用人类反馈来实现PAR的性能，从而为RLHF的尺度限制提供了潜在的解决方案。
