XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System晚成性
AI治理和道德 - 生成性AI
^在新兴的艺术状态下存在各种技术。用于评估LLM公平性的常见指标是大胆的（开放式语言生成数据集中的偏见），其中包含与职业，性别，种族，宗教信仰和政治意识形态相关的23,679个互联网源提示，并衡量LLM对每个提示的响应的情感。retaroxicityPrompts是另一个包含超过1万提示的库，当它与文本中的常见毒性检测器配对时，可用于对响应这些提示进行基准测试LLM行为的毒性。这些技术继续发展。
生成模型提出的分子的可合成性
摘要：功能性分子的发现是一个昂贵且耗时的过程，小分子治疗药物发现成本的上升就是一个例证。在早期药物发现中，一类越来越受关注的技术是从头分子生成和优化，而这种技术的发展得益于新的深度学习方法的发展。这些技术可以提出新的分子结构，旨在最大化多目标函数，例如，作为针对特定靶点的治疗的适用性，而无需依赖于对化学空间的强力探索。然而，由于对可合成性的无知，这些方法的效用受到阻碍。为了强调这一问题的严重性，我们使用数据驱动的计算机辅助合成规划程序来量化最先进的生成模型提出的分子无法轻易合成的频率。我们的分析表明，尽管这些模型在流行的定量基准上表现良好，但在某些任务中它们会生成不切实际的分子结构。综合复杂性启发法可以成功地将生成偏向于综合可处理的化学空间，尽管这样做必然会偏离主要目标。该分析表明，为了提高这些模型在实际发现工作流程中的实用性，有必要开发新的算法。■ 简介
对天真和形成性多能转化的抵抗力
，也可以根据CC0许可使用。未通过同行评审认证）是作者/资助者。本文是美国政府的工作。不受此预印本版权持有人的版权持有人的版权（该版本发布于2024年4月12日。; https：//doi.org/10.1101/2024.02.16.580778 doi：biorxiv Preprint
gsqa：生成性口语问题回答
在口头问题回答（SQA）的最新进展中，端到端模型取得了长足的进步。然而，预先研究的研究主要集中于提取跨度的选择。当直接在输入中存在ANS时，这种基于提取性的方法是有效的，但它在提出抽象性问题方面缺乏，而答案不是直接提取的，而是从给定的信息中推断出来的。为了弥合这一差距，我们介绍了第一个端到端的生成性口语答案（GSQA）模型，该模型赋予了系统进行抽象推理的能力。培训我们的GSQA模型的挑战在于没有口头抽象的质量检查数据集。我们建议使用文本模型初始化并利用提取性质量数据集将知识从文本生成模型转移到口语生成模型。的结果表明，我们的模型在提取性质量检查数据集上超过了3％的先前的提取模型。更重要的是，GSQA模型仅在口语提取QA数据集上进行了微调。尽管没有看到任何口头质量质量检查数据，但它仍然可以与级联模型的性能非常匹配。总而言之，我们的GSQA模型表明了将概括为广泛问题的潜力，从而进一步扩大了抽象质量检查的SQA功能。poken问答，无文本的NLP，生成模型，转移学习，表示学习
管理 ChatGPT 和其他生成性人工智能的风险......
OpenAI 于 2022 年底发布了 ChatGPT 3.5 供公众使用，向世界介绍了一款功能强大且具有变革性的生成式人工智能 (AI) 工具，它能够根据用户提示快速创建新的、看似人工制作的内容。与其他生成式 AI 一样，ChatGPT 是一种“大型语言”模型，经过大量数据训练，然后使用机器学习和复杂算法来预测响应中的下一个最佳单词。ChatGPT 的增长速度非常惊人：在推出后仅仅两个月，ChatGPT 用户就达到了 1 亿——这一里程碑是 TikTok 花了九个月、Instagram 花了两年半才实现的。在这短短的一段时间内，ChatGPT 和新推出的竞争平台（如谷歌的 Bard 和 Meta 的 LLaMA（大型语言模型 Meta AI））的响应速度和准确性也呈指数级增长。
生成性动力图形 - 代表性学习 -
在金融交易中进行检测至关重要，特别是对于确定诸如阴谋欺骗之类的复杂行为。传统机器学习方法主要集中在孤立的节点特征上，通常忽略了互互互操作节点的更广泛背景。基于图形的技术，尤其是图形神经网络（GNN），通过有效利用关系信息来推进该领域。但是，在现实世界中的欺骗检测数据集中，交易行为表现出动态，不规则的模式。措施欺骗检测方法虽然在某些方面有效，但仍在努力捕获动态和多样化的，不断发展的节点之间的关系的复杂性。为了应对这些挑战，我们提出了一个名为“生成动态图”模型（GDGM）的新颖框架，该框架对动态交易行为进行建模以及节点之间的关系，以学习阴谋欺骗检测的表示表示。具体来说，我们的方法结合了生成动态的潜在空间，以捕获时间模式和不断发展的市场条件。原始交易数据首先将其转换为时标的序列。然后，我们使用神经普通微分方程和门控反式单元对交易行为进行建模，以生成结合欺骗模式的时间动态的表示形式。此外，还采用了伪标记的结构和异质聚合技术来收集相关信息并提高阴谋欺骗行为的检测性能。对欺骗检测数据集进行的实验表明，我们的方法在检测准确性方面构成了最先进的模型。此外，我们的欺骗检测系统已成功部署在最大的全球交易市场之一中，进一步验证了所提出方法的实际适用性和性能。
早发性和晚发性新生儿感染抗生素指南
怀疑感染败血症的持续时间为 7 天，但如果每日复查考虑到以下因素，则可以提前停止治疗：感染的初始怀疑程度、婴儿的临床进展和当前状况以及 CRP 2.1 的水平和趋势。指南/建议：回顾产妇和新生儿病史，对婴儿进行体检，包括立即评估生命体征。静脉抗生素治疗应尽快开始，并始终在决定治疗后的第一个小时内开始，在进行适当的培养和检查后开始。应每天复查所有抗菌药物。在推荐的抗生素治疗持续时间之后，仍需要微生物学授权码（参见表 7）。应复查最近的产妇和婴儿微生物学结果（如果有），以确定患者是否有患败血症的风险，并且感染了更具耐药性的有机体，这些有机体可能对标准的一线疗法没有反应。遵循 IV 专论中提供的关于庆大霉素测定时间和剂量的指导，并预先印在 NNU 处方表上。有关抗生素的推荐剂量，请参阅 NNU、Badgernet 图书馆和文档管理系统上提供的新生儿药物剂量政策和个别药物专论。如有疑问，请联系您的药剂师获取进一步建议。
传播创造者：为生成性人工智能输出归功
近期涌现的生成式人工智能 (GAI) 系统（如 Stable Diffusion）可以根据人类提示生成图像，这引发了关于创作权、原创性、创造力和版权的争议性问题。本文重点关注创作权：谁创造了 GAI 帮助下产生的输出并应获得其功劳？现有的关于创作权的观点不一：一些人坚持认为 GAI 系统只是工具，人类提示者才是真正的创造者；其他人更愿意承认 GAI 发挥了更重要的作用，但大多数人都以全有或全无的方式看待创作权。我们开发了一种称为 CCC（以集体为中心的创造）的新观点，以改进这些现有立场。在 CCC 上，GAI 输出首先由集体创建。对创造权的主张有不同程度，取决于所涉及的各种代理和实体（包括用户、GAI 系统、开发人员、训练数据生产者等）的个人贡献的性质和重要性。重要的是，CCC 坚持认为 GAI 系统有时可以成为共同创造集体的一部分。我们详细介绍了 CCC 如何推进现有的辩论并解决涉及 GAI 的创造权争议。
创新绿洲：沙特的生成性人工智能景观......
:H\KP (YHIPH PZ HJ[P]LS` PU[LNYH[PUN .LU(0 PU[V LK\JH[PVUHS HUK [YHPUPUN WYVNYHTZ ;OPZ LɈVY[ LUJVTWHZZLZ KL]LSVWPUN UL^ JHPUKWKLMV\\ ]VS]PUN RL` PUZ[P[\[PVUZ Z\JO HZ :+(0( 2(<:; 2PUN :H\K
