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与可合差的库增强语言模型
重要的推理任务（例如计划）从根本上是算法，这意味着解决这些任务需要牢固地诱导基本算法，而不是捷径。大语言模型由于神经网络优化算法，其优化数据和优化目标的局限性而缺乏真正的算法能力，但也由于变压器体系结构的不表现性。为了解决这种缺乏算法能力，我们的论文提出了使用内部推理模块增强LLMS。该模块包含一个基本操作和复杂的可区分程序的库，因此不需要从头开始学习通用算法。为了实现这一目标，我们将内存，寄存器，基本操作和自适应复发添加到基于Llama3.2的十亿参数变形金刚体系结构中。然后，我们定义了一种将算法直接编译为可区分的启动液体的方法，该算法本地使用并传播梯度以进行优化。在本文中，我们通过对具有可变计算深度的简单算法任务进行增强的Llama 3.2来研究这种增强的可行性，例如递归纤维纤维算法算法或插入。
表演性人-ML协作的动态模型
机器学习（ML）模型越来越多地用于各种应用程序，从电子商务的推荐系统到医疗保健的诊断预测。在本文中，我们提出了一个新颖的动态框架，用于思考ML模型在表现性的人类ML协作系统中的部署。在我们的框架中，ML建议的引入更改了人类决策的数据生成过程，这只是代理地面真理，然后将其用于培训模型的未来版本。我们表明，这种动态过程原则上可以收敛到不同的稳定点，即ML模型和人+ML系统具有相同的性能。相对于实际地面真理，这些稳定点中的一些是最佳的。我们对1,408名参与者进行了经验用户研究，以展示此过程。在研究中，人类在机器学习预测的帮助下解决了背包问题的实例。这是一个理想的环境，因为我们可以看到ML模型如何学会模仿人类的决策以及该学习过程如何收敛到稳定点。我们发现，对于许多ML性能，人类可以改善ML预测，以动态达到最大背包值的92％的平衡性能。我们还发现，如果人类合理地遵循ML建议，平衡性能可能会更高。最后，我们测试货币激励措施是否可以提高人类决策的质量，但我们找不到任何积极的影响。我们的结果对在人类决策可能偏离无可争议的基础真理的情况下部署ML模型具有实际意义。
密集的lpn＆Lossy Cryptography
在2005年推出的错误（LWE）假设[REG05]的学习已成为设计后量子加密术的Baiss。lwe及其结构化变体，例如ring-lwe [lpr10]或ntru [hps98]，是构建许多高级加密启示剂的核心GVW15]，非交互式零知识[PS19]，简洁的论证[CJJ22]以及经典的[GKW17，WZ17，GKW18，LMW23]和量子加密[BCM + 18，MAH18B]的许多其他进步。虽然LWE在产生高级原始剂方面已被证明具有出乎意料的表现性，但其他量子后的假设，例如与噪音[BFKL94]，同基因[COU06，RS06，CLM + 18]和多变量Quadriate Quadratie Quadratic [OSS84]相关的疾病，以前的疾病是在障碍的情况下，这使得直到启动的迹象，这使得曾经是直接的，这使得一直以前的疾病，这使得一直以前的疾病，这使得一直以前的疾病，这使得一直以前的疾病。量子后密码学。这种状况高度令人满意，因为我们想在假设的假设中有一定的多样性，这意味着对冲针对意外的隐式分析突破。的确，最近的作品[CD23A，MMP + 23，ROB23]使Sidh在多项式时间中经典损坏的Quantum假设曾经是宽松的。这项工作旨在解决潜在的停滞，以实现高级后量子加密的技术和假设。在大多数情况下，这种假设缺乏多功能性可能归因于缺乏利用其他量词后假设的技术。这项工作的重点在于基于代码的加密假设，例如噪声（LPN）假设[BFKL94]及其变体的学习奇偶校验。与噪声的学习奇偶校验认为，被稀疏噪声扰动的随机线性方程（带有种植的秘密解决方案）出现了。即：
减少无酒精啤酒生产中的碳足迹和用水量：比较麦芽糖和克拉伯（Crabtree）阴性酵母与热饮料饮料
本文作为AFB的定义），尽管这些方法消除了大多数天然酵母和啤酒花衍生的香气和风味化合物。当时，最常见的热饮料饮料是冷接触方法，它与诸如蠕虫特征，表现性甜味和缺乏天然啤酒味的缺点有关。可以在Sa-Lanță等人中找到对NAB和AFB生产方法的综述。（9）。直到最近才存在可行的饮酒方法，气候影响的问题仅限于啤酒厂应选择和优化分裂物理方法的物理方法。但是，Chr的一组科学家团队。Hansen使用Pichia kluyveri物种的麦芽糖和蟹树阴性酵母（M＆CNY）率先开创了一种方法，并结合有氧酿造过程来生产AFB，仅生产AFB，仅需要将发酵罐含量和Sys-tem的含量混合以控制牛的含量低。与物理饮料相比，这种新方法为AFB生产提供了可行的替代方法，因为没有香气丢失，并且生产一批AFB的总时间可以从8-10天减少到仅2-3天。由于这种方法包括在“正常”发酵温度下（通常在10°C之间），因此通过有效降低麦芽醛并形成典型的啤酒味，消除了冷contic方法的缺点。此外，它为酿酒商提供了选择，即意识到它们的环境影响，并有兴趣减少其碳足迹。为了证明环境影响的优势，我们开发了一种经过第三方验证的计算工具，并有助于说明不同选择及其相关脚印的现实影响。本报告将概述该工具的基本知识和一般化合物以及我们关于麦芽和能源的储蓄，减少水的关键发现，
使用依赖性，未开发的双激酶信号定位于脑学习电路
成像脑学习和记忆电路激酶信号传导是一个巨大的挑战。基于相的激酶（SPARK）生物传感器的基于相的活性报告剂允许对体内多种相互作用激酶的回路定位研究，包括蛋白激酶A（PKA）（PKA）和细胞外信号调节激酶（ERK）信号。在精确映射的果蝇脑学习/记忆力中，我们发现PKA和ERK信号差异富集在不同的Kenyon细胞连接节点中。我们发现，增强正常电路活性会诱导电路定位的PKA和ERK信号传导，从而在新的突触前和突触后结构域内扩大激酶功能。活性诱导的PKA信号传导与先前选择性ERK信号节点的广泛重叠，而活性诱导的ERK信号在新的连接节点中产生。我们发现，肯尼因细胞中的靶向突触传输阻滞提升了基线ERK信号通常高的肯尼恩细胞中的电路 - 定位ERK诱导，这表明侧向和反馈抑制。我们发现通路链接的孟-PO（人类SBK1）丝氨酸/苏氨酸激酶的过表达，以改善学习获取和记忆巩固导致可分离的Kenyon细胞电路连接节点中的PKA和ERK信号急剧增强，从而揭示了同步和未提到的信号启动的潜在。最后，我们发现一种机械诱导的表现性癫痫发作模型（易于震惊的“爆炸敏感”突变体）具有强烈升高的电路定位的PKA和ERK信号传导。两性在所有实验中均使用，除了半合基因唯一的癫痫发作模型。过度兴奋，学习增强和表皮性癫痫模型具有相当升高的相互作用激酶信号传导，这表明使用依赖性诱导的共同基础。我们得出的结论是，PKA和ERK信号调制在与学习/记忆潜力有关的癫痫发作易感性基础的使用依赖性空间电路动力学中进行了局部协调。