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toxicity
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AI框架通过可靠的分子性质预测增强药物发现能力
研究人员开发了一个新的共形预测框架，旨在提高AI在药物发现中的可靠性，尤其是在处理标签偏移时。该方法通过用边际标签概率比加权共形分数来生成统计上严格的预测区间，即使在分子性质分布发生变化时也能进行稳健的不确定性量化。该方法旨在增强对关键分子性质（如溶解度、效力和毒性）的AI驱动预测的信任度，从而支持药物开发流程中更明智的决策，并符合监管机构对透明度的要求。
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娜彦塔拉被传剃光头，在《Toxic》上映前引发猜测
在电影《Toxic》上映前夕，网上出现了关于娜彦塔拉（Nayanthara）外貌的猜测，流传的图片暗示她剃了光头。这引起了公众的讨论和好奇。
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新方法应对基础模型在提示和领域迁移下的风险
研究人员开发了PromptShift-CRC，一种新颖的漂移感知一致性风险控制方法，专为应对提示和领域迁移不断演变的基础模型而设计。该方法通过嵌入提示和响应，根据相关性和时新性动态调整校准示例的权重，并实时更新风险级别，从而解决了静态校准的局限性。在合成和公开基准上的评估表明，PromptShift-CRC在静态方法失效的情况下仍能有效控制风险，尤其是在问答和摘要事实性等应用中。