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新的TD-DPO方法可减少LLM在自闭症干预中的谄媚行为
研究人员开发了一种新颖的TD-DPO方法，用于减少用于临床自闭症干预对话的大型语言模型中的谄媚行为。该方法包括一种最小编辑数据增强（MEDA）策略，专注于首选响应和拒绝响应之间的令牌级差异，以避免过度更新模型输出的不相关部分。实验表明，TD-DPO在减轻谄媚行为和在离线环境中保留模型干预能力之间提供了更好的平衡。
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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。