XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System逐步的
探索用于体外建立HOPAC循环的替代途径，用于合成CO2固定
自然发展了八种不同的途径，用于捕获和转化CO 2，包括加尔文·本森·巴萨姆的光合作用周期。然而，这些途径构成了约束，仅代表了数千个理论上可能的解决方案的一部分。要克服自然进化的局限性，我们介绍了羟丙基-COA/丙烯酸-COA（HOPAC）周期，这是一种新型到循环的CO 2固定途径，该途径通过代谢性递延途径在Acrylyl-CoA还原性羧基化周围围绕高度coa coa coa coa coa，coa coa coa coa coa，coa coa coa coa coa coa coa coa coa coa coa y retrosynththessy有效，这是高度有效的22。我们以逐步的方式意识到了Hopac循环，并使用了合理的工程设计和机器学习 - 指导工作流程，以进一步优化其输出多个数量级。HOPAC循环的4.0版涵盖了来自六种不同生物体的11个酶，在2小时内将〜3.0 mm Co 2转化为乙醇酸。我们的工作将假设的HOPAC周期从理论设计转变为构成不同潜在应用的基础的已建立的体外系统。
培训大语模型通过反向课程加强学习
在本文中，我们提出了R 3：通过R Everse课程学习（RL）进行学习，这是一种新颖的方法，仅采用结果监督来实现对大语言模型的过程监督的好处。将RL应用于复杂推理的核心挑战是确定一系列动作，从而导致积极的奖励并为优化提供适当的监督。成果监督为最终结果提供了稀疏的奖励，并确定了错误位置，而过程监督提供了逐步奖励，但需要大量的手动注释。r 3通过从正确的演示中学习来克服这些局限性。具体来说，r 3从演示的结束到开头逐渐滑动推理的开始状态，从而促进了所有阶段更轻松的模型。因此，r 3建立了一个逐步的课程，允许结果监督提供级级信号，并精确地确定了词。使用Llama2-7b，我们的方法超过了八个推理任务的RL基线4。平均1点。NoteBaly，在GSM8K上基于程序的推理中，它超过了基线4。在三个骨干模型中的2分，没有任何额外数据，Codellama-7b + R 3可以对较大的型号或封闭源模型执行组合。1
从新手到专家：LLM代理政策通过逐步加强学习
大语言模型（LLMS）的出色功能在各种自主代理系统中都是至关重要的组成部分。传统方法取决于LLM的固有知识而无需进行微调，但最新的方法已转移了加强学习策略，以进一步增强了代理人与环境和工具一起解决复杂的交互式任务的能力。但是，以前的方法受到稀疏奖励问题的约束，其中现有数据集仅为每个多步推理链提供最终的标量奖励，这可能导致政策学习的无效和效率低下。在本文中，我们介绍了Stepagent，该史蒂格特（Stepagent）利用逐步的奖励来挑战代理商的强化学习过程。继承了新手到专家理论的精神，我们首先比较专家和代理人的行为，以自动生成中间奖励以进行细粒度优化。此外，我们提出了隐性奖励和反向加强学习技术，以促进代理反思和政策调整。进一步的理论分析表明，代理的作用分布可以在多个训练周期上汇聚到专家行动分布。各种数据集的实验结果表明，Stepagent优于现有基线方法。
与内核匹配的深度和广泛的转移学习，用于从脑电图和心理问卷中汇总数据
摘要：运动图像（MI）促进运动学习，并鼓励大脑 - 计算机接口系统，这些系统需要进行脑电图（EEG）解码。但是，需要长时间的培训来掌握脑部节奏的自我调节，从而导致使用MI不确定的用户。我们介绍了一种基于参数的跨受试者转移学习方法，以改善基于MI的BCI系统中表现不佳的个体的性能，通过内核 - 汇总标记的EEG测量结果和心理问卷来汇总数据。为此，实施了用于MI分类的深层神经网络，以从源域预先培训网络。然后，将参数层转移，以在细胞调整过程中初始化目标网络，以重新计算基于多层感知的精度。要执行将分类特征与实价功能相结合的数据融合，我们通过高斯 - 插入实现了逐步的内核匹配。最后，根据受试者考虑其对BCI运动技能的影响，探索表现最出色的受试者（源空间）的两个选择策略，选择了对基于差异的集群的配对源 - 目标集来进行评估目的：单个受试者：单件受试者和多个受试者。针对判别MI任务获得的验证结果表明，即使包含问卷数据，引入的深层神经网络也具有准确性的竞争性能。
自主代理人fra
17 SWIFT: A Scalable lightWeight Infrastructure for Fine-Tuning Friday 98 A Multi-Style Chinese Characters Writing Intelligent Tool Based on Small-scale Training Data 60 Agent Trajectory Explorer: Visualizing and providing feedback on agent trajectories 12 Agentic AI for Digital Twin 40 ECLAIR: Enhanced Clarification for Interactive Responses in an Enterprise AI Assistant 59 EvalAssist: LLM-as-a-judge simplified 27 Incident基于检索的增强大语模型63 MathMistake检查器的诊断和报告系统：逐步的数学问题错误的全面演示通过迅速指导的LLMS 32 MATWA查找发现：一种用于匹配的网络工具包51微生物搜索：微生物搜索的应用程序：用于检测watefore section的应用程序，以最高的固定量为基于CREFERIST的固定型58 NEUROSING， Probabilistic Logic Shields 69 Speech is not enough: Interpreting nonverbal indicators of common knowledge and engagement 71 TRACE-CS: A Synergistic Approach to Explainable Course Scheduling Using LLMs and Logic 72 TRANSFORMER EXPLAINER: Interactive Learning of Text-Generative Models 57 Usage Governance Advisor: from Intent to AI Governance Saturday 122 Accessible Hardware Implementation for Multi-Agent Collective Construction
基于树的抹布代理推荐系统
摘要 - 我们目前遇到的（层次抹布增强的医学测试建议），这是一种新型的树结构式接收到授权系统，利用检索授权的Generation（RAG）进行智能医疗测试建议。与基于传统矢量相似性的方法不同，我们的系统通过专门的抹布过程在每个树节点上执行医学推理。从根节的初始症状开始，该系统进行逐步的医学分析，以识别潜在的潜在条件及其相应的诊断要求。在每个级别上，我们的抹布增强节点并不是简单的匹配，而是分析了检索医学知识，以了解症状 - 疾病的关系并确定最合适的诊断路径。该系统基于医学推理结果，可以考虑诸如紧迫水平和诊断不确定性之类的因素。实验结果表明，与常规检索方法相比，我们的方法在覆盖率，准确性和错过率方面取得了卓越的性能。这项工作代表了医疗测试建议的重大进步，它通过将医学推理能力引入传统的基于树的检索结构中。索引术语 - 医学测试建议；检索增强的一代；基于树的建议；医学推理；大语言模型；医疗保健决策支持
了解印第安纳州最大的养老金系统
或一个多世纪以来，印第安纳州杜克能源公司（Duke Energy Indiana）（或“公司”）自豪地为印第安纳州的住宅客户，社区以及商业，工业和政府企业提供了安全可靠的服务。该公司的发电能力约为6,900兆瓦（“ MW”），为其23,000英里服务领域的900,000个电动客户提供服务。该公司的多元化投资组合包括煤炭，综合气化循环（“ IGCC”），天然气，石油，太阳能，风能，风能，水力发电和储能资源，以及战略参与中部独立系统运营商（“ MISO”）市场的战略参与，提供了支持印第安纳州经济增长的能源和能源的均衡，并提供了Indina Aindiana的经济增长和长期优先的企业。杜克能源印第安纳州最近的经济发展获胜，到2030年增加了大约300兆瓦的额外需求。仅经济发展增长将创造近6,000个就业机会，并在印第安纳州杜克能源公司（Duke Energy Indiana）为社区投资超过130亿美元。Blend 2是该综合资源计划（“ IRP”）的首选投资组合，可确保公司将继续安全，可靠，可靠地为印第安纳州的客户提供服务，从而为支持客户和经济发展增长提供逐步的能力，同时改善资源组合的环境可持续性。
像石墨烯一样的共价有机框架，其通过逐步反应在表面合成的宽带隙
摘要：开发自然具有带隙的石墨烯状二维材料引起了极大的兴趣。由于固有的宽带隙和2D平面中的高移动性，在这方面，包含三嗪环（T-COF）的共价有机框架在这方面具有很大的希望，而单层T-COF的综合仍然是高度挑战的。在此，我们介绍了在AU上定义的石墨烯状T-COF的制造（111）。而不是通常用于表面合成的单个/多步单型反应，而是逐步的逐步表面反应，包括藻类环乙酸酸酯，C o键裂解和C H键激活，并被触发，从而触发了受控的乘积进化。除了精确的表面合成中的精确控制外，这项工作还提出了一个单原子层有机半导体，其宽带隙为3.41 eV。g raphene对下一代技术有着巨大的希望； [1-3]然而，其零带隙限制了其在电子设备中的使用。综合自然具有带隙的石墨烯状二维材料已成为一种有希望的替代策略。[4-8]在这方面，包含三嗪环（T-COF）的共价有机框架具有
引导您的AI旅程
本文概述了从头开始学习人工智能（AI）的详尽，逐步的方法。它首先阐明目标和范围，然后回顾基本的AI文献来建立基本的概念和框架。常规编程和AI之间的比较分析突出了指令，数据使用，适应性和决策的关键区别。接下来，本文综合了批判性术语，解释了诸如监督和无监督学习，深度学习和自然语言处理之类的方法如何适合更广泛的AI生态系统。认识到诸如数据安全，透明度和偏见之类的挑战，概述了专业技术（提高工程，及时调整，检索增强的生成以及对大型语言模型的微调），以帮助学生和实践者有效地解决复杂的任务。此外，本文还探讨了AI代理，利用自主权和学习能力来改变各个部门的客户服务和决策。实用的最佳实践和现实世界实例指导新移民，以制定有效的提示，管理计算资源以及将AI工具与组织目标保持一致。最终，读者通过考虑绩效需求，数据质量和道德约束来负责任地导航和实施AI。这种结构化的增量方法确保了理解AI不断发展的景观的坚实基础，从而将学习者定位为未来的进步。通过精心遵循这些步骤，学习者有信心构建AI解决方案
Sitnikova，M。A.等。 （2023）。低和高数学表演者中单词和数值格式的精确计算的神经相关性：fnirs stud
人们使用两个认知系统来理解和操作数字 - 非符号系统，主要依赖于无符号的幅度估计（例如，阿拉伯数字）和象征性系统，基于符号形式的数字处理（Ansari，2008; Feigenson，dehaene and dehaene and Spelke，dehaene and Spelke，2004; Waring and Pening and Penerner-wilger，2017）。数值认知的开发是一个逐步的过程，它是从非符号或近似数字系统开始的。近似数字系统是一个先天认知系统，它支持估计幅度的估计而不依赖语言或符号。然而，数量和基本算术技能的符号表示的作用随着年龄的增长而增加（Artemenko，2021）。基本的算术技能在日常生活，STEM教育以及许多涉及数学的科学中至关重要：在各种IT应用中，物理，化学，技术和工程学中都非常重要。更好地理解简单和复杂的精确计算的基本大脑机制对于数值认知非常重要，并深入了解了近似数字系统和精确符号表示系统中的网络中不同大脑区域之间的关系。实际上，将来可以使用这些知识来提高一个人的数字技能，消除与他们缺乏相关的问题（算术和数学素养的降低，dyscalculia）。已经表明，所有这些缺点都可能对整个经济和社会产生负面影响（Butterworth，Varma和Laurillard，2011年）。因此，实用