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机器解读可以减少语言模型中的社交偏见吗？
由于行业中LMS广泛部署和面向客户的应用程序，缓解语言模型（LMS）中缓解偏见已成为一个关键问题。许多方法围绕着数据预处理和随后对语言模型的微调，可能既耗时又需要计算要求的任务。作为替代方案，正在研究机器学习技术，但是缺乏比较研究来评估这些方法的有效性。在这项工作中，我们探讨了两种机器未学习方法的效率：分区的对比梯度 - 未学习（PCGU）（Yu等人。，2023）应用于解码器模型，并通过任务向量进行否定（Ilharco等人，2022），并将它们与直接偏好优化（DPO）进行比较（Rafailov等，2024）减少开源LMS（例如Llama-2和Opt 1）中的社会偏见。我们还为大型模型2实施分布式PCGU。通过量化和定性分析，通过任务向量方法的否定表现优于PCGU，并且在模型性能最小恶化和困惑性中，通过量化和定性分析表明，通过任务向量方法的否定。通过任务矢量的否定，千层面-2的偏差得分为25.5％，并使OPT模型的偏置减少多达40％。此外，与DPO不同，它可以轻松调整以平衡降低偏差和发电质量之间的权衡。
人工智能可全面解读基因组并确定罕见遗传病的候选诊断
方法 我们对 119 名被诊断患有罕见遗传病、在雷迪儿童医院接受全基因组测序 (WGS) 的先证者（其中大部分是 NICU 婴儿）的回顾性队列中的 GEM 进行了基准测试。我们还对在另外五家学术医疗中心确诊的 60 例病例的另一队列进行了复制研究。为了进行比较，我们还使用常用的变异优先级工具（Phevor、Exomiser 和 VAAST）分析了这些病例。比较包括三重奏、二重奏和单例的 WGS 和全外显子组测序 (WES)。诊断所依据的变异涵盖了多种遗传方式和类型，包括结构变异 (SV)。患者表型是手动或通过自动临床自然语言处理 (CNLP) 从临床记录中提取的。最后，重新分析了 14 个以前未解决的案件。
2025 年欧洲解读会议：AI x AI 人工智能...
2025 年 2 月 6 日，星期四 13:00 开门 14:30 司仪致欢迎辞 - Andrea Grosso，项目官员，教学援助协调员，人才发展部，欧盟委员会口译总司 - Antoinette Legrand，欧盟委员会口译总司法语口译部副主任 14:40 介绍 Genoveva Ruiz Calavera，欧盟委员会口译总司司长 14:50 其他欧盟口译服务机构的贡献 - 欧洲议会会议物流和口译总司 - 欧盟法院口译司 15:00 开幕主旨演讲 欧洲预算、反欺诈和公共管理专员 TBC 15:10 青年口译员颁奖典礼 15:30 圆桌讨论：人工智能增强口译：如何利用人工智能为口译员带来优势只要口译员具备利用人工智能技术所需的技能和资源，人工智能工具对于支持和增强口译员的工作至关重要。本次讨论将探讨人工智能和口译员的认知负荷、效率和准备时间以及口译员技能提升和大学课程等方面的问题。
人工智能可全面解读基因组并确定罕见遗传病的候选诊断
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深度量子图梦想：解读神经网络对量子实验的洞察
摘要 尽管神经网络有望促进新的科学发现，但它的不透明性给解释其发现背后的逻辑带来了挑战。在这里，我们使用一种名为 inception 或 deep dreaming 的可解释人工智能技术，该技术是在计算机视觉机器学习中发明的。我们使用这种技术来探索神经网络对量子光学实验的了解。我们的故事始于对深度神经网络进行量子系统属性的训练。训练完成后，我们会“反转”神经网络——实际上是询问它如何想象具有特定属性的量子系统，以及它将如何不断修改量子系统以改变属性。我们发现网络可以改变量子系统属性的初始分布，我们可以概念化神经网络的学习策略。有趣的是，我们发现，在第一层，神经网络可以识别简单属性，而在更深的层，它可以识别复杂的量子结构甚至量子纠缠。这让人想起计算机视觉中已知的长期理解的属性，我们现在在复杂的自然科学任务中识别这些属性。我们的方法可以以更易于解释的方式用于开发量子物理学中新的基于人工智能的先进科学发现技术。
基因编辑肉：解读消费者的态度和潜在购买行为
新型基因编辑 (GE) 技术为提高牲畜生产力和应对全球畜牧业生产可持续性和粮食安全挑战提供了良好的机会。然而，这些技术与食品生产中以前的基因改造技术一样，很可能引起社会争议和反对将其用于肉类行业。在这里，我们探讨了公众对基因编辑肉类产品的态度和消费倾向及其对畜牧业的潜在附加好处。我们的结果表明，社会认知目前是一个整体，其中基因编辑技术的使用充当了肉产品质量的外在线索，并用于同时对所有质量方面做出一系列推断。虽然持反对 GE 态度的消费者通常对价格折扣或附加好处不敏感，但附加好处增加了大多数温和和支持 GE 消费者的消费倾向，其中与动物福利相关的好处比与环境或人类健康问题相关的好处影响更大。
解读乳腺癌信号网络格局可改善药物敏感性预测
摘要尽管乳腺癌的遗传和表观遗传异常已得到广泛研究，但仍然很难确定哪些患者会对特定疗法产生反应。这在一定程度上是由于我们缺乏对细胞信号传导变异性如何影响药物敏感性的了解。在这里，我们使用质谱流式细胞术来表征 62 个乳腺癌细胞系和 5 个健康组织细胞系的单细胞信号传导图。在存在或不存在五种激酶抑制剂的情况下，我们在生长因子 EGF 刺激下对每种细胞系中的 34 种标记物进行了量化。这些数据来自 4,000 种条件下的 8000 多万个单细胞，用于拟合机械信号网络模型，这些模型为癌细胞处理信息的生物学原理提供了前所未有的见解。对于针对 PI3K-MTOR 信号通路的药物，我们的动态单细胞模型比静态批量测量更准确地预测了药物敏感性。最后，我们利用信号传导表型作为替代指标，确定了与药物敏感性相关的基因组特征，包括预测 PI3K 抑制敏感性的 DDIT3 错义突变。这提供了原理证明，即单细胞测量和建模可以为将来的患者匹配适当的治疗方法提供参考。
导论：文学伦理批评、脑文本与世界文学新解读
作者简介 尚碧武是上海交通大学英语系教授，也是德格鲁伊特出版社《叙事研究前沿》杂志的主编。他的研究兴趣包括当代英国小说、叙事学和文学伦理批评。他是《追寻叙事动力》（彼得朗，2011 年）、《当代西方叙事学：后古典主义视角》（人民文学出版社，2013 年）和《跨越边界的非自然叙事：跨国界和比较视角》（劳特利奇，2019 年）的作者。他的作品发表在《比较文学研究》、《批评：当代小说研究》、《部分答案》、《Neohelicon》、《文学语义学杂志》、《符号学》、《比较文学与文化》、《文学跨学科研究》和《阿卡迪亚》等期刊上。
根据新的网络规范和国际法解读回顾过去的网络行动
摘要 本文通过重新评估五次重大的（据称是国家主导的）网络行动，追溯了国际法和国际网络规范对网络空间负责任国家行为的解读的演变：2010 年的震网、2013-2014 年的比利时电信、2015 年的乌克兰电网、2016 年的美国总统大选和 2017 年的 NotPetya。以最近的规范发展和新兴的国家实践为主要参考点，本文探讨了当前的规范状况如何揭示这些过去行动的性质、（不）合法性和（不）合法性。对于每个案例，分析都涉及：i）引发违反规范、原则和国际法的因素；ii）近期规范来源和国际法解释的法律和规范意义；iii）在应用它们方面仍然存在的法律和政治障碍。总的来说，对这些网络行动的重新评估表明，事后看来，国际社会在调整其规范语言和实践以谴责网络空间不负责任的行为方面取得了长足进步。各国通过公开归因和就网络空间国际法发表声明，采取了小规模但前所未有的举措，本文分析的大多数过去的网络行动在当前环境下可以说都具有归因特征。与此同时，各国对国际法的解读仍然存在巨大差异。
普京和普特南：通过三人两级博弈解读俄罗斯军事活动
弗拉基米尔·普京是不是一个糟糕的战略家，也许是不理性的？俄罗斯之前的军事活动，例如 2014 年吞并克里米亚，在国际上获得的收益有限，但付出了巨大的经济和声誉代价。然而，正如 2022 年入侵乌克兰所表明的那样，普京愿意投入军事力量，尽管要付出制裁和其他可能的报复的代价。这个三人同时进行的游戏最初于 2021 年 6 月创建，展示了弗拉基米尔·普京总统的国内和国际考虑可能导致俄罗斯军事行为变得不可预测。在罗伯特·普特南的“两级游戏”的这个扩展版本中，普京总统理性地将国际舞台用作操纵国内观众的场所。他不是一个糟糕的战略家；他在玩另一种游戏——为了自己的利益。这款游戏预示了俄罗斯对乌克兰的入侵，并描述了下一步的期望