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perturbation modeling
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Concept Modulation Models 统一了 AI 研究中的可识别性和外推性
研究人员推出了一种新的框架——概念调制模型（CMMs），旨在统一条件潜在变量模型中的可识别性和外推性。该框架解决了属性的观测变化如何影响潜在结构，以及这些结构又如何影响在未见属性下的分布。CMMs 提供了一种结构化方法，表示为 $A\to \Lambda \to C\to X$，其中属性调节生成观测特征的潜在概念，为分析这些属性在各种模型中的特性提供了更通用的方法。
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新模型预测基因扰动效应并提供外推保证
研究人员开发了一种新方法，用于预测扰动（如基因敲除）对单细胞RNA计数等测量值的影响。该方法将扰动建模为未知嵌入空间中的加性偏移，为外推到未见过的扰动组合提供了理论保证。提出的模型——扰动分布自编码器（PDAE）——经过训练，可以预测这些未见的扰动分布，并在模拟和基因扰动数据上显示出准确性。