Wong et al. Role of p53, Mitochondrial DNA Deletions, and Paternal Age in Autism: A Case-Control Study. Pediatrics. 2016:137(4):e20151888
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新的审计方法可遏制大型语言模型训练中的奖励黑客攻击
研究人员开发了一种名为低通预算审计（LB）的新方法，以对抗强化学习中的奖励黑客攻击，特别是在大型语言模型（LLM）领域。该技术侧重于有效分配强验证器审计的有限预算，优先考虑通过弱验证次数最少的轮次组。在LLM训练中的实验表明，LB在绝大多数运行中有效抑制了黑客攻击，在准确性和标签使用方面优于随机审计和其他纠正方法。
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LeJEPA 架构已适配用于分子图编码器
研究人员已将自监督预训练架构 LeJEPA 应用于分子图神经网络，以评估其对分子性质预测的影响。预训练虽然增强了学习到的表示，但并未持续提升在抗生素活性预测或分子性质预测（ogbg-molhiv）等任务上的微调性能。然而，当预训练嵌入作为冻结探针使用时，其性能显著优于随机初始化，并且将这些嵌入与传统的 Morgan 指纹相结合，在 ogbg-molhiv 基准测试中取得了最佳性能。
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新的拓扑框架PHINN-EEG提高了梦境检测的准确性
研究人员开发了PHINN-EEG，这是一个用于分析梦境期间脑电图（EEG）数据的创新拓扑时间序列框架。该新方法利用动态贝蒂曲线（Dynamic Betti Curves），该曲线源自Takens延迟嵌入和Vietoris-Rips过滤，以捕捉神经活动的几何结构，超越了传统的功率谱密度分析。PHINN-EEG预计在梦境检测方面的AUC将显著高于当前最先进的0.70，达到0.82-0.90，并可能应用于用于梦境监测的可穿戴脑机接口。