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L-valine
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新的AI训练方法使用治理记录改进工作流修复
研究人员开发了一种名为验证器选择的自训练（VSST）的方法，该方法利用机器可验证工作流中的治理记录来监督AI模型。这些记录包括任务合同、模型尝试和验证器决策，可以训练模型可靠地执行任务，而无需明确的Oracle目标或更强的教师。在PlanBench数据集上的实验表明，使用VSST训练的模型在生成已接受计划的能力方面得到了显著提高，优于其他目标选择方法。
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播客回顾：为视障人士、人工智能等提供的技术
本期播客节目涵盖了与视障人士及其他人相关的各种科技新闻。讨论内容包括 VAL 应用、HumanWare 的 Victor Reader Stratus 2 有声读物播放器，以及 Ableton Move 2.0 的更新。节目还涉及 Reveal.js 和 GitHub Release Search 等工具，Sennheiser AMBEO 耳机与 iPhone 的硬件兼容性问题，以及 Meta PiccyBot。
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AI助力研究人员将遗传密码从20种氨基酸减少到19种
研究人员已成功改造了核糖体的一部分，使其在没有异亮氨酸（20种标准氨基酸之一）的情况下也能发挥作用。这项由哥伦比亚大学和哈佛大学团队进行的研究旨在探索减少遗传码的可能性，可能为早期生命的进化路径提供线索。该研究利用了先进的AI工具来重新设计蛋白质，从而实现了这一改造。