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评估小儿医学中的AI推理模型
人工智能（AI）越来越多地在现代医学中起着至关重要的作用，尤其是在临床决策支持中。本研究比较了两个OpenAI推理模型O3-Mini和O3-Mini-High的性能，以回答从MEDQA-USMLE数据集中得出的900个小儿临床问题。评估的重点是确定其在小儿诊断和治疗决策中的有效性的准确性，响应时间和一致性。结果表明，与O3-Mini相比，O3-Mini-High的精度更高（90.55％比88.3％）和更快的响应时间（64.63秒对71.63秒）。卡方检验证实了这些差异在统计上是显着的（x²= 328.9675，p <0。00001））。错误分析表明，O3-Mini-High纠正了O3-Mini的错误，反之亦然，但两种模型都共享了61个常见错误，这表明训练数据或模型体系结构中的固有局限性。此外，还考虑了模型之间的可访问性差异。虽然在先前的研究中对DeepSeek-R1进行了评估，但提供了不受限制的免费访问，Openai的O3模型具有消息限制，可能会影响其在资源受限环境中的适用性。未来的改进应旨在减少共享错误，在保持效率的同时优化O3-Mini的准确性，并提高O3-Mini-High以提高性能。实施一种利用这两种模型优势的合奏方法可以提供更强大的AI驱动临床决策支持系统，尤其是在时间敏感的儿科场景中，例如紧急护理和新生儿重症监护病房。
监测行为不当的推理模型和促进混淆的风险
减轻奖励黑客攻击 - 由于其学习目标中的缺陷或错误的特征，AI系统的表现不佳 - 在构建有能力且一致的模型方面面临着一个关键的挑战。我们表明，我们可以通过使用另一个观察模型的经验链（COT）推理的LLM来监视诸如OpenAI O3-Mini之类的前沿推理模型，例如OpenAI O3-Mini。COT监视可以比单独监视剂的动作和输出更有效，我们进一步发现，比O3-Mini（即GPT-4O）弱的LLM可以有效地监视更强大的模型。因为COT监视器可以有效地检测漏洞，因此自然要问是否可以通过将COT监视器直接纳入代理商的训练目标来抑制这些漏洞。我们表明，将COT监测器集成到强化学习奖励中确实可以在低优化制度中产生更有能力，更一致的代理，但我们发现，通过过多优化，代理商学习了混淆的奖励黑客攻击，将其隐藏在COT中，同时仍然表现出很大的奖励奖励率。由于很难分辨出COTS何时变得混淆，因此可能有必要通过不直接将强大的优化压力直接施加到经营链上来缴纳可监视性税，从而确保COTS保持可监视且可用于检测未对准的行为。
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社区研究与评估中心的副主任兼高级统计学家/数据科学家。协调中心操作并监督中心研究活动。在人口健康和教育创新领域的众多实施和示范项目的高级评估。设计和实施跨统计方法的研究，包括随机对照试验，准实验研究，计量经济学调节，功率分析和回报分析。，除了与印第安纳州和迪尔溪诺言社区有关的几个计划外，包括密西西比三角洲医疗补助人口健康的项目，数字包容项目，包括密西西比三角洲医疗补助人口健康策略项目，包括密西西比三角洲医疗补助人口健康的项目项目，首席分析师。 实施了一系列研究设计，包括重新分析，因果推理模型（匹配 /回归不连续性），多级建模，功率分析和经济预测。 实施包括在内的尖端数据科学方法首席分析师。实施了一系列研究设计，包括重新分析，因果推理模型（匹配 /回归不连续性），多级建模，功率分析和经济预测。实施包括
1 什么是人工智能（AI）：
在随机推理模型中，系统可以从一个给定状态转换到多个状态，这样从给定状态转换到下一个状态的概率之和严格为 1。另一方面，在模糊推理系统中，从给定状态转换到下一个状态的成员值之和可能大于或等于 1。信念网络模型会更新分配给网络中嵌入事实的随机/模糊信念，直到达到平衡条件，此后信念将不再发生变化。最近，模糊工具和技术已应用于称为模糊 Petri 网的专门信念网络，以通过统一方法处理数据的不精确性和知识的不确定性
空中交通管理安全调查与分析
◦ ICAO 附件 13（航空器事故和事故征候调查） ◦ 分析技术 • 管理人为错误和公正文化 • 组织事故 ◦ SHEL 模型（软件、硬件、环境、实时软件） ◦ 推理模型和系统事件分析方法 (SOAM) • 人为表现限制 ◦ 压力和疲劳 ◦ 威胁和错误管理 ◦ 信息处理 ◦ 态势感知 ◦ 决策 • 证人访谈技术 ◦ 理论与实践 • SOAM ◦ 人为参与 ◦ 背景条件 ◦ 组织和系统因素 ◦ 事故预防障碍 • 调查问题和报告要求 ◦ 调查员素质 ◦ 人为偏见 ◦ 数据组织工具 ◦ 调查员的陷阱和技巧 • 有效的发现和建议 • 面试技巧实践课程 • SOAM 应用 • 案例研究 ◦ 安全调查和分析技术的实践和巩固 ◦ 联合工作以进一步完善安全调查和分析技术
DeepSeek-R1：通过增强学习激励LLM中的推理能力
我们介绍了第一代推理模型，即DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero，一种通过大规模增强学习（RL）训练的模型，没有超级微调（SFT）作为初步的步骤，表现出显着的推理能力。通过RL，DeepSeek-R1-Zero自然出现，具有许多强大而有趣的推理行为。但是，它遇到了挑战，例如不良的可读性和语言混合。为了解决这些问题并进一步提高了推理性能，我们引入了DeepSeek-R1，该问题在RL之前结合了多阶段培训和冷启动数据。DeepSeek-R1在推理任务上实现与OpenAI-O1-1217相当的性能。为了支持研究社区，我们开放源DeepSeek-R1-Zero，DeepSeek-R1和六种密集的型号（1.5b，7b，8b，8b，14b，32b，32b，70b），根据Qwen和Llama蒸馏出了DeepSeek-R1。
量子顺序采样器.pdf - 城市研究在线
决策理论中最重要的挑战之一是如何将贝叶斯理论的规范预期与概率推理中常见的明显谬误相协调。最近，贝叶斯模型受到这样的见解的推动，即明显的谬误是由于估计（贝叶斯）概率的抽样误差或偏差造成的。解释明显谬误的另一种方法是调用不同的概率规则，特别是量子理论中的概率规则。可以说，量子认知模型为大量发现提供了更统一的解释，从基线经典视角来看，这些发现是有问题的。这项工作解决了两个主要的相应理论挑战：首先，需要一个结合贝叶斯和量子影响的框架，认识到人类行为中存在两者的证据。其次，有经验证据超越了任何当前的贝叶斯和量子模型。我们开发了一个概率推理模型，无缝集成了贝叶斯和量子推理模型，并通过顺序采样过程进行了增强，将主观概率估计映射到可观察的反应。我们的模型称为量子顺序采样器，它与目前领先的贝叶斯模型贝叶斯采样器 (Zhu、Sanborn 和 Chater，2020) 进行了比较，使用了一项新实验，产生了迄今为止概率推理中最大的数据集之一。量子顺序采样器包含几个新组件，我们认为这些组件为概率推理提供了一种理论上更准确的方法。此外，我们的实证测试揭示了一种新的、令人惊讶的系统性概率高估。
使用星形胶质细胞神经网络进行容错计算的设计方法
我们提出了一种设计方法来促进深度学习模型的容错。首先，我们实现了一个多核容错神经形态硬件设计，其中每个神经形态核心中的神经元和突触电路都包裹在星形胶质细胞电路中，星形胶质细胞是大脑的星形神经胶质细胞，它通过使用闭环逆行反馈信号恢复故障神经元的尖峰放电频率来促进自我修复。接下来，我们在深度学习模型中引入星形胶质细胞，以实现对硬件故障所需的容忍度。最后，我们使用系统软件将支持星形胶质细胞的模型划分为集群，并在所提出的容错神经形态设计上实现它们。我们使用七种深度学习推理模型评估了这种设计方法，并表明它既节省面积又节能。
功能运动障碍中的代理意识
功能运动障碍（FMD）是运动异常，随着时间的流逝，不一致，与运动障碍的典型特征不一致。代理意识（SOA）是控制自己的运动动作以及通过外部事件的过程。受损的自机被认为是FMD病理生理学的关键因素。虽然已经提出了几种理论模型来解释SOA，但主动推理模型提供了一个全面的框架，可以同时整合感觉运动和认知过程。来自FMD的神经成像研究的证据表明，与SOA相关的大脑区域的功能异常，尤其是右颞叶交界处（TPJ）和补充运动区域（SMA）。实验范式（如故意结合和感觉衰减）显示了FMD的代理损失。本评论探讨了有关FMD中SOA损害的理论模型和当前证据。