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biological systems engineering
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LLM驱动的代理通过符号回归发现生物ODE
研究人员开发了MEDA，一个结合大型语言模型（LLMs）和符号回归的系统，用于自动发现生物系统的常微分方程（ODEs）。这个代理框架可以检索背景知识、定义变量、生成约束条件，并提出、拟合和评估候选ODE。在包括模型检索和外推在内的各种任务上的评估表明，MEDA能够恢复正确的状态变量并生成生物学上合理的模型，突显了知识引导的形式化和机械约束的重要性。
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新的强化学习框架模仿大脑以提高学习效率
研究人员开发了一种受神经科学原理启发的新型强化学习框架，以提高学习效率。该方法使用局部线性嵌入来捕捉环境结构，并使用注意力机制进行自适应特征融合，模仿生物系统的信息处理方式。实验表明，与传统的强化学习方法相比，该方法在基准任务上的性能得到了提升。