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转录组和文本的多模式学习启用与自然语言聊天的交互式单细胞RNA-seq数据探索
此预印本版的版权持有人于2024年12月17日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.12.16.628764 doi：biorxiv Preprint
对文本的微调语言模型的影响 -
基于文本的强化学习涉及使用观察到的文本和自然语言的可接受动作来完成任务的代理人与虚构环境进行交互。以前的作品表明，即使在完全没有语义理解或其他语言能力的情况下，代理也可以在基于文本的交互式环境中成功。这些代理商在玩这样的游戏中的成功表明，语义理解可能并不重要。这提出了一个重要的问题，即LMS通过游戏指出代理商的好处。在这项工作中，我们证明了丰富的语义理解会导致对基于文本的RL代理的有效培训。此外，我们描述了基于文本的强化学习（TBRL）中语言模型的不适当微调的结果。具体来说，我们描述了LM中单词的出现表示的转变，以及它如何影响代理在与训练游戏的语义上相似的任务中的性能。这些结果可能有助于制定更好的策略，以在基于文本的RL方案中微调代理。
探索在财务文本中回答的多语言和生成大语言模型的有效性
本文研究了Fincausal 2025共享任务中使用大型语言模型（LLMS）进行财务因果关系检测，这是对生成和多语言问题答案（QA）任务的努力。我们的研究采用了生成性和歧视方法，利用GPT-4O用于生成质量质量质量和基本基础式的，XLM-ROBERTA-LARGE和XLM-ROBERTA-BASE，用于跨英语和西班牙数据集的多语言质量检查。数据集由财务披露组成，问题反映了因果关系，并与直接从文本得出的提取答案配对。使用序列答案相似性（SAS）和精确匹配（EM）指标进行评估。虽然XLM-Roberta-large模型取得了最佳总体表现，但在English中排名第五（SAS：0.9598，EM：0.7615），西班牙语中排名第四（SAS：0.9756，EM：0.8084），在11个团队中，我们的结果也很高，在11个团队中，也可以强大的结果。值得注意的是，GPT-4O在几乎没有的设置中取得了令人鼓舞的结果，SAS得分接近了微调判别模型的分数，表明尽管缺乏特定于任务特定的微调，但生成性的AP可以提供竞争性能。此比较强调了一般LLM作为强大的多功能替代方案的潜力，用于复杂的质量质量质量质量因果关系检测。
techexperts（IPN）在Genai检测任务1：在英语和多语言上下文中检测AI生成的文本
大语言模型（LLM）的兴起，例如GPT-4，已大大增加了各种数字平台上AI生成的内容的量。这些模型可以生成连贯和上下文相关的文本，从而使用户难以区分人类和机器生成的内容。AI生成的内容的重新上升使许多人质疑信息的可信度和可靠性，尤其是关于新闻，学术界和社交媒体的信息，而内容的完整性至关重要。这使得需要开发有效的方法将AI生成的内容检测到历史高（Fraser等人，2024）。最近在LLM的能力中获得的收益为他们的发现带来了新的挑战。ap-诸如使用Human的反馈和指导调整的加固学习之类的方法使这些模型更具多功能性，以遵循甚至连接提示，从而产生合理的响应，从而进一步使检测问题复杂化（Abdali等人。，2024）。依赖于识别单词选择，句子结构或困惑模式的传统检测方法通常不太适合，因为这些模型在模仿Hu-
采购计划（文本零件）
We declare and warrant that we, along our sub-contractors, sub-consultants, service providers, suppliers, agents (whether declared or not), consultants and personnel, , are not subject to, and are not controlled by any entity or individual that is subject to, a temporary suspension, early temporary suspension, or debarment imposed by a member of the World Bank Group, including, inter alia, a cross-debarment imposed by the World Bank集团与其他国际金融机构（包括多边开发银行），或通过与世界银行集团企业采购有关的欺诈和腐败申请世界银行集团发现无责任的发现。此外，根据联合国安理会的决定，我们不符合[根据竞标文件的插入雇主名称的法律或官方法规]。
探索检测机器生成的文本的局限性
大型语言模型的最新提高了世代的质量，促使研究刺激了机器生成的文本。这样的工作经常呈现出高性能的探测器。但是，人类和机器可以以不同的样式和域的形式产生文本，但是这种对机器生成的文本检测系统的性能影响仍然不清楚。在本文中，我们通过评估具有不同写作样式的文本来审核用于检测机器生成的文本的分类性能。我们发现，分类器对文本复杂性的风格变化和差异具有很高的意义，在某些情况下，分类器完全降低了随机分类器。我们进一步发现，在复杂文本中具有高性能的同时易于读取的文本，因此逐渐易于分类，这导致人们对检测系统的可靠性感到担忧。我们建议将来的工作涉及风格上的因素，并阅读人写和机器生成的文本的难度水平。
2025年1月16日蓝色文本=更新绿色=完成1
我们正在通过外展与当地管理员建立关系。在2022年9月举行了中学辅导员日。敢于在2023年4月为五年级学生举行龙日。我们聘请了战略参与协调员，他们将协助实施增加社区外展的战略。在进行此目标时，该框架已经完成。
在GPU-POOR的生成AI时代的自动文本评分
用于自动文本评分（ATS）的生成语言模型（GLM）的抽象当前研究几乎专注于通过应用程序编程接口（API）查询专有模型。然而，这种做法引发了透明度和安全性的问题，这些方法几乎没有效率或可定制性的方式。随着较小的开源型号的最新扩散，可以选择使用配备适度的消费级硬件的计算机来探索GLM，也就是说，对于“ GPU差”。在这项研究中，我们分析了用于ATS的开源，小规模GLM的性能和效率。结果表明，经过微调时，少量的开源GLM的表现要比大量专有GLMS，但没有最先进的性能。除了ATS外，我们还采取了一些小步骤来分析模型通过促使GLM解释其分数来生成反馈的能力。模型生成的反馈表现出了希望，但需要更严格的评估，重点是目标用例。
从文本到多模式：探索大语模型在医学实践中的演变和影响
索引术语 - 规范语言模型，医学实践，多种模式，人工智能摘要 - LARGE语言模型（LLMS）已从基于文本的系统到多模式平台迅速发展，并影响了包括医疗保健在内的各个部门。这项全面的审查探讨了LLM到多模式大语模型（MLLM）的发展及其在医学实践中的影响。我们检查了医疗保健中MLLM的当前格局，在临床决策支持，医学成像，患者参与和研究中分析其应用。评论强调了MLLM在整合各种数据类型（例如文本，图像和音频）中的独特功能，以提供对患者健康的更全面的见解。我们还解决了MLLM实施面临的挑战，包括数据限制，技术障碍和道德考虑。通过确定关键的研究差距，本文旨在指导数据集开发，模态对准方法和建立道德准则等领域的未来调查。随着MLLM继续塑造医疗保健的未来，了解它们的潜力和局限性对于他们负责和有效地融入医学实践至关重要。索引术语 - 多种语言模型（MLLM），医学成像，临床决策支持，患者参与，数据整合
使用语言特征检测具有预训练模型的AI生成的文本
复杂的大语言模型的出现，例如Chatgpt和其他AI驱动的平台，导致了近距离模仿人类写作的文本的产生，这使得识别它是人类生成还是AI生成的内容非常具有挑战性。这对内容验证，学术完整性和检测误导性信息构成了重大挑战。为了解决这些问题，我们开发了一个分类系统，以使用多样化的HC3英语数据集区分人体编写的文本和a-ager of a-aged文本。此数据集利用语言肛门和结构特征，包括一部分语音标签，词汇大小，单词密度，词密度，具有被动的语音用法以及可读性指标，例如验收的读数，验阅读便捷，引起式和爆发性。我们采用了基于变压器和深入学习的模型来完成策略任务，例如CNN_BILSTM，RNN，BERT，GPT-2和ROBERTA。其中，罗伯塔模型表现出了优越的表现，其出色的精度为99.73。这些结果表明了尖端深度学习方法如何在数字领域中提出信息完整性。