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Tabula
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LLM包名幻觉带来供应链风险，新型检测器旨在缓解
研究人员发现本地编码LLM中存在一个重大的安全风险，即模型会产生包名幻觉，从而可能导致被称为“Slopsquatting”的供应链攻击。一个提议的两层检测系统，结合了PyPI存在性检查和随机森林分类器，旨在缓解此问题。该系统集成到一个LangGraph状态机中，该状态机可以在更高温度下重试生成或切换到备用模型。用户研究表明，用户对所提出的解决方案感到满意，并有很高的采用意愿。
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新的基础模型Tabula采用联邦学习实现隐私保护的单细胞基因组学
研究人员开发了Tabula，这是一种新颖的单细胞基因组学基础模型，它通过利用联邦学习来解决隐私问题。与以前的方法不同，该模型明确处理单细胞数据固有的表格结构。Tabula通过Chiron平台部署，能够在不共享原始数据的情况下实现跨机构的协作训练。该模型在各种生物学基准测试中表现出色，揭示了造血和神经发生等系统中的调控逻辑，并识别了人类成纤维细胞的潜在复壮因素。