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Rui Wang
Rui Wang
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新研究质疑前景理论在大型语言模型决策中的可靠性
一篇新的研究论文探讨了前景理论(PT)在大型语言模型(LLMs)中的适用性,揭示了它们在面对认知不确定性时的决策过程存在显著不稳定性。该研究开发了一个工作流程来估计大型语言模型的PT参数,并发现PT不能一致或可靠地描述大型语言模型的行为,尤其是在不确定性以语言形式表达时。研究结果警示不要在歧义普遍存在的实际应用中使用基于PT的框架,并表明需要为大型语言模型的决策制定新的对齐方向。
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新的机器学习方法通过交互和几何来模拟细胞轨迹
两篇新的研究论文介绍了用于从单细胞RNA测序数据推断细胞发育轨迹的先进机器学习技术。CellBRIDGE 使用感知交互的对齐来模拟配体-受体信号传导,从而改进轨迹估计并实现计算机模拟扰动。PACE 采用几何感知的桥接传输,构建黎曼度量来精炼跨时间的细胞耦合,并将动力学提炼成连续时间速度场,在各种数据集上优于现有方法。