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Teddy Lazebnik
Teddy Lazebnik
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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。
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研究发现：AI邮件语气间接影响参与度
一项涉及六家公司121名员工的实地实验，调查了AI辅助邮件写作对收件人参与度的影响。研究发现，虽然使用GPT-5以趣味性语气重写邮件会增加情感积极性，而专业编辑则会降低情感积极性，但两者均未直接影响邮件打开率或回复率。然而，AI产生的语气会间接影响收件人行为，这表明AI生成文本的情感效价，而非其使用本身，塑造了工作场所的沟通。
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新模型模拟火星殖民地结核病传播
研究人员开发了一个新模型，用于模拟辐射暴露的火星殖民地中潜伏性结核病的传播。该模型将银河宇宙辐射与免疫能力联系起来，进而影响结核病的再激活及其在封闭栖息地内的空气传播。模拟表明，结核病可以内源性出现，涉及隔离和药物治疗的适应性控制策略可以有效降低疾病负担和死亡率。
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AI框架最大限度地减少无人机监测中的野生动物干扰
研究人员开发了一种新的航空机器人框架，该框架使用强化学习来最大限度地减少监测过程中对野生动物的干扰。该系统旨在通过平衡观测质量与干扰动物行为的风险，从而在伦理上负责任且科学上可靠。该框架已在各种物种和机器人平台上取得了成功，为非侵入式生态观测提供了可扩展的解决方案。