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中立面符号回归：利用大型语言模型进行功能发现
艺术符号回归状态（SR）当前构建专业模型，而大语模型（LLMS）的应用仍未得到探索。在这项工作中，我们介绍了将LLMS用于SR任务的第一个综合框架。我们提出了一种SR方法，它提出了一种SR方法，该方法迭代地改善了具有LLM的功能形式，并使用外部光学器来终止其系数。ICSR利用LLMS的强数学先验，同时提出一组可能的功能，并根据其误差来完善它们。我们的发现表明，LLMS能够成功找到适合给定数据，匹配或超越四个流行基准的最佳SR基线的整体性能的符号方程，同时产生了更简单的方程，同时又能提供更好的分布概括。
平等投资组合的暗示温度上升
面对用于计算公司或金融投资组合暗示温度升高（ITR）的方法的乘法，以及其结果的差异，本报告介绍了一个框架，以对其设计选择进行敏感性分析。，我们根据对“ Alignment Cookbook 2”报告中对现有文献和方法的审查（ILB，2024）中进行的现有文献和方法的审查，开发了一个具有15个参数的通用ITR模型。这些参数分为三组，对应于ITR的构建中的三个方法论步骤：（i）公司为公司的脱碳基准的定义，（ii）公司的预期温室气体轨迹的预测，以及（iii）使用基准标准和使用过高的iThote 1的ITR计算ITR的计算。该模型使对每个ITR参数进行灵敏度分析成为可能。
诱导快速融合蛋白的降解
自我标记的蛋白质标签是使用合适的化学探针可视化，操纵和分离的工程融合蛋白的有效手段。鉴于适用于合适的基于基于基准的探针的探针，该快照标签可与苄基因氨酸和氯吡啶衍生物共价结合到苄基鸟嘌呤和氯吡啶衍生物。在这里，我们扩展了snap标签对靶向蛋白质降解的适用性。我们开发了一组靶向嵌合体（SNAP-PROTACS）的SNAP蛋白水解，它们募集了VHL或CRBN-泛素E3连接酶以诱导快速融合蛋白的降解。内源性标记可以使用SNAP-PROTACS可视化和选择性耗竭轻链融合蛋白。将Protac添加到SNAP-TAG试剂工具箱中促进了通过单个基因标记事件对蛋白质功能的全面分析。
将LLM桥接到企业数据集成
领先的大型语言模型（LLMS）接受了公共数据的培训。但是，世界上的大多数数据都是黑数据，主要是以私人组织数据或企业数据的形式公开访问。我们表明，在现实世界企业数据集上测试时，基于LLMS的方法的性能严重降低。基于公共数据的当前基准测试高估了LLM的性能。我们发布了一个新的基准数据集，即Goby Benchmark，以提高企业数据的发现。根据我们在该企业基准的经验，我们提出了提高LLM在启动数据上的性能的技术，包括：（1）层次结构注释，（2）运行时类学习和（3）本体学合成。我们表明，一旦这些技术部署了这些技术，企业数据的性能就与公共数据的性能相当。可以在https://goby-benchmark.github.io/上获得Goby基准测试。
可重复使用的发射车的概念前分阶段权衡
摘要研究和验证量子力学基础与一般相对论之间的联系将需要极灵敏的量子实验。为了最终洞悉这一引人入胜的物理领域，迟早会在太空中实现专门的实验成为必要。量子技术，尤其是量子记忆，正在提供新颖的方法，以达到确定的实验结果，因为它们的高级发展状态得到了数十年的进步。将量子状态存储长时间的时间将使研究天文基准的铃铛测试，以提高测量精度以研究引力对量子系统的重力影响，或者启用量子传感器和时钟的分布式网络。我们在这里促进了为空间中基本物理学开发量子记忆的情况，并讨论了不同的实验以及潜在的量子记忆平台及其性能。
公司自然资本帐户报告
自然资本提供了一个通用指标，可以衡量多个利益相关者和整个社会的利益。我们的运营跨越西北地区；我们依靠水和废水过程的环境。虽然我们的公司自然资本帐户评估我们拥有的土地提供的利益，但西北地区帐户考虑了我们拥有的土地和土地。这意味着，西北基线的发展不是我们可以单独完成的，因为它需要成为许多组织中认可和使用的关键工具。为了实现这一愿望，我们与地方政府，土地所有者，监管机构和非政府组织的代表组成了一个利益相关者团体，以支持该基准的发展。该小组提供了有关该帐户的转向和反馈，并支持其传播。现在，通过我们的演员协作门户网站可以免费提供报告和资源，这意味着西北地区的所有利益相关者都可以从这项工作中受益。
南大洋的不对称性贡献了全球热量和碳吸收 基准的土壤有机碳（SOC）浓度比欧洲规模的SOC/粘土比提供了更强的土壤健康评估 在不同的太阳活动条件下热圈的未来气候变化
南大洋为全球海洋热量和碳吸收提供了主要的贡献，这被广泛解释为其独特的上升和循环。在这里，我们在这些贡献中显示出很大的不对称性，而在最先进的气候模型中，南方海洋占全球热量吸收的83±33％，而全球海洋碳吸收的43±3％。使用单个辐射强迫实验，我们证明了这种历史不对称是由于增强的气溶胶强迫抑制了北部海洋的热量吸收。在未来的预测中，例如SSP2-4.5，温室气体越来越主导辐射强迫，南大洋对全球热量和碳吸收的贡献分别更为可比性，分别为52±5％和47±4％。因此，过去不是未来的可靠指标，北部海洋对于热量吸收而变得重要，而南部海洋对于热量和碳吸收都至关重要。
人工智能是否适合这份工作？映射劳动力和人工智能强度的双向模型
在本文中，我们提出了一个环境，用于检查人工智能研究中研究强度的分布与当前和模拟场景中一系列工作任务（和职业）的相关性之间的关系。我们使用一组认知能力作为中间层，在劳动力和人工智能之间进行映射。这种设置有利于双向解释，以分析（1）当前或模拟的人工智能研究活动对劳动相关任务和职业有何影响，以及（2）人工智能研究活动的哪些领域会对特定劳动任务和职业产生预期或不良影响。具体而言，在我们的分析中，我们将来自几份工人调查和数据库的 59 项通用劳动相关任务映射到认知科学文献中的 14 种认知能力，并将其映射到用于评估人工智能技术进展的 328 个人工智能基准的综合列表。我们提供此模型及其实现作为模拟工具。我们还通过一些示例展示了我们设置的有效性。
学习推迟人口：一种元学习方法
学习推迟（L2D）框架的学习允许自主系统通过将艰难的决策分配给人类的前提来安全和强大。L2D上的所有现有工作都假定每个专家都已识别，如果要更改任何一个专家，则应重新训练该系统。在这项工作中，我们减轻了这一约束，制定了一个可以在测试时间内与未见面的专家应对的L2D系统。我们通过使用元学习来实现这一目标，即同时考虑基于优化和基于模型的变体。给定一个小上下文设置以表征当前可用的外观，我们的框架可以快速调整其范围的政策。对于基于模型的方法，我们采用了一种注意机制，该机制能够在上下文集中寻找与给定测试点相似的点，从而对专家的能力进行了更精确的评估。在实验中，我们验证了有关图像识别，交通符号和皮肤病变诊断基准的方法。