首先使用TF-IDF变换来对scCAS数据矩阵进行标准化，这种变换对测序深度（在一个给定样本或数据集中的测序读数数量，它可以代表每个基因或区域的覆盖程度）进行了归一化，并且增加了不经常出现的区域的权重，降低了常见区域的权重。由于认为一小部分分离的细胞的差异方向更可能代表生物学差异，因此spike-and-slab先验有助于RA3区分生物学差异和技术差异（技术不同造成的数据差异）。RA3不仅捕获了单
不仅学单个文件，还学整个项目的结构，就像学做菜时知道所有步骤的顺序。去掉重复和低质数据，只保留精华。
本期使用“DeepSeek+知网研学”，从AI研读、AI翻译、AI矩阵和专题探究四个方面，带领大家实现文献深度阅读和分析的全流程优化。
在论文写作这场 “战斗” 中，我们常常被各种难题搞得焦头烂额。选题时脑袋空空，大纲构建毫无头绪，内容创作像挤牙膏，翻译文献更是两眼一抹黑。别慌，接下来这几款 AI 工具，还有国外的 “秘密武器”，能成为你的强力后援。
借助deepseek可以在面对大量的文献内容，也能快速提炼、整合，生成清晰易懂的对比表格。本期将手把手带领大家利用deepseek+知网研学进行多篇文献的分析。
本文深入剖析了DeepSeek LLM项目中缩放定律的应用及其对模型性能优化的关键作用。通过详细解读缩放定律的核心原理，包括模型规模、数据量和计算资源之间的动态平衡，以及如何通过实验和公式确定最优的资源分配策略，文章揭示了DeepSeek LLM如何在有限的计算预算下实现卓越的性能表现。同时，结合具体的实验数据和案例分析，展示了高质量数据、分阶段训练策略（如监督微调和直接偏好优化）以及动态资源分配
controlvideo模型论文阅读
在DeepSeek-VL的基础上进行了两个主要的升级：一个是采用了DeepSeek-V2中的MLA以及DeepSeekMoE架构，一个是动态平铺视觉编码策略（dynamic tiling vision encoding strategy）来处理具有不同纵横比的高分辨率图像。并且介绍了DeepSeek-VL2-Tiny, DeepSeek-VL2Small and DeepSeek-VL2三个不同参
人工智能（AI）在各个领域的应用正在逐步深化，其潜力与价值愈发凸显。从金融服务到医疗健康，从智能制造到智能家居，AI技术正以前所未有的速度改变着我们的生活方式和工作模式。在金融服务领域，AI协助金融机构进行风险评估、投资管理，提高了金融服务的效率和准确性。在医疗健康领域，AI通过分析医疗数据、辅助诊断，为患者提供了更加精准和个性化的治疗方案。智能制造则通过引入智能机器人和预测维护技术，提高了生产效
文献综述是科研工作中不可或缺的一环，但传统方式耗时耗力。知网研学的研学智得AI文献综述功能，基于海量学术资源和deepseek大模型技术，能够快速生成结构清晰、内容可追溯的文献综述，极大提升科研效率。本文将详细介绍具体操作步骤，并分享实用技巧。
Digital Twin: Values, Challenges and Enablers From a Modeling PerspectiveDigital Twin: Enabling Technologies, Challenges and Open ResearchFrom artificial intelligence to explainable artificial intelli
前两个是描述位置的坐标点，最后一个元素表示时刻。给出一条轨迹，考虑如何学习其中每个点更好的表示。这些表示会用到下游任务当中。循环神经网络每个unit之间都是等间隔的，而轨迹采样点之间一般是非等间隔的（非均匀）。如上图，P2->P3有时可能会有不同的路线。
首先，需要提出一个问题，然后根据问题的性质选择合适的图表类型，并使用适当的软件或编程语言生成图表。为了进行实验，他们精心设计了GPT-4的提示信息，并设计了几个针对特定任务的评估指标，以系统地比较几位专业的人类数据分析师和GPT-4之间的性能。专业的数据分析师与GPT-4的比较结果显示GPT-4能力介于初级分析师和高级分析师之间，但GPT-4花费的时间比人类数据分析师要短得多。GPT-4根据用户提
数字孪生技术在多个行业展现出显著应用价值，推动了城市管理、智慧工业、自动驾驶测试和智慧医疗的发展。在智慧工业领域，数字孪生贯穿离散型和流程型工业的各个阶段，提升生产效率和设备可靠性，主要应用企业包括软通动力、GE、Siemens和IBM。自动驾驶测试方面，企业如Waymo、Tesla、百度和Aptiv利用数字孪生进行大规模虚拟仿真测试，提高系统性能和安全性。
仿生视角的数字孪生系统信息安全框架及技术数字孪生驱动下的装备适航性和安全性设计与验证技术研究Explainable AI over the Internet of Things (IoT): Overview, State-of-the-Art and Future DirectionsDigital twin modeling
但真正尝试过用GPT去刷论文、写论文解读的小伙伴，一定深有体验——费劲。它不仅可以每天推荐你想看的AI论文，而且当你想快速看懂一篇英文论文的时候，可以直接丢给我们的agent，它就会给你写一篇详细的中文的论文解读出来。不过，论文解读方面，不限制领域，只是亲测计算机领域的会写的比较好，其他领域的效果会稍微差点意思，但也总比读英文原文好点。只要是AI领域的论文都能推荐出来，如果其他哪个领域的需求也很大
社交媒体已经成为社会运动的基石，在推动社会变革方面发挥着重要作用。模拟公众的反应和预测潜在的影响变得越来越重要。然而，现有的模拟这种现象的方法在捕捉社会运动参与者的行为方面遇到了功效和效率方面的挑战。在本文中，我们引入了一个用于社交媒体用户模拟的混合框架HiSim，其中用户分为两种类型。核心用户由大型语言模型驱动，而众多普通用户则由基于演绎代理的模型建模。我们进一步构建了一个类似twitter的环
本文提出的SMART模型通过自回归生成模型，利用向量化的地图和代理轨迹数据，解决了自动驾驶运动生成中的可扩展性和零样本泛化问题。与其他方法相比，SMART模型的优势在于其强大的交互和地图理解能力，能够在复杂场景中生成更安全和合理的驾驶行为。这些任务通过自回归的方式进行训练，使模型能够在每一步预测下一个令牌，从而有效地捕捉交通场景中的时间和空间关系，提高生成任务的多样性和合理性。这些离散化方法通过提
来自CVPR 2023的《ProphNet: Efficient Agent-Centric Motion Forecasting With Anchor-Informed Proposals》的阅读笔记和心得。
🌟搭建论文阅读智能体是一个不错的法子：它可以快速识别剖析论文，依预设格式输出省流版总结与详细版解析，省去多步重复操作的繁琐，高效又便捷！它还支持API的调用，可与各类应用无缝集成，深度拓展论文阅读相关功能，全方位满足多样化部署需求～
我们的研究强调了仇恨言论研究中建立共识的重要性，并展示了多元观点在提高检测准确性方面的价值。尊重多元视角：PREDICT将不同数据集的标注标准视为“独立视角”，尊重多元化仇恨言论观点，并将其存储为辩论的参考依据。通过辩论达成共识：PREDICT提供了一种基于推理的辩论模拟方法，帮助多代理在不同视角下达成共识。泛化能力：我们验证了PREDICT的泛化能力及其在仇恨言论检测中的卓越性能。
【ICRA 2024】FIMP: Future Interaction Modeling for Multi-Agent Motion Prediction
对《HiVT: Hierarchical Vector Transformer for Multi-Agent Motion Prediction》进行阅读、翻译以及学习记录。
基于大语言模型（LLM）的自主代理通常在执行需要动态交互的复杂网页任务时失败，这主要是由于这些环境固有的不确定性和复杂性。现有的基于 LLM 的网页代理通常依赖于针对特定状态和操作的固定、专家设计的策略，缺乏适应新任务所需的灵活性和通用性。相比之下，人类擅长探索未知环境，不断根据新的观察调整策略，并通过探索来解决模糊性。为了模仿人类的适应能力，网页代理需要战略性探索和复杂的决策能力。
大型语言模型（LLM）在跨实际应用程序自主完成任务方面表现出了巨大的潜力。然而，LLM 代理在交互式环境中操作时会带来意想不到的安全风险。给定代理交互记录的情况下判断和识别安全风险的熟练程度这项工作并没有在大多数先前的研究中关注LLM生成的内容的无害性，而是解决了对不同环境中LLM代理的行为安全性进行基准测试的迫切需要。作者引入了 R- Judge，这是一个旨在评估LLM在给定代理交互记录的情况下
因此，本文提出了一个名为REPROMPT的新方法，通过优化LLM代理的逐步指令提示，基于与LLM代理的交互历史来提高其在特定领域中的规划能力。在Travel Planner任务中，经过5轮迭代的REPROMPT优化提示，提高了最终通过率，特别是在宏观常识通过率上取得了显著提升，解决了旅行规划中的关键瓶颈。本文提出了一种名为REPROMPT的新型自动提示工程方法，旨在通过“梯度下降”优化大型语言模型
合作的终极策略，竟如此有数学规律？本文总结了《多Agent系统引论》第6章，文章介绍了多Agent合作中的基本概念，包括效用和偏好、决策论的应用，以及决策论的一些典型情况，其中尤为启发人的是关于合作的数学推演结果，乃至“娱乐至死”、“立地成魔”的数学解释。
（Norm Enforcement with a Soft Touch，即“柔性规范执行”），这是一个。在多智能体系统（multiagent system, MAS）中，智能体之间的交互可通过。可能在促进多智能体系统中的**合作（cooperation）**方面更为有效。智能体对其他智能体的行为作出反应，可能表现为对满意或不满意行为的。对 Nest 进行了实验评估，并考察了三种不同的。，这种方式更
介绍了论文《Minedreamer: Learning to follow instructions via chain-of-imagination for simulated-world control》
用这里的方法可以搭建最简单的扫地机器人？本文小结了《多Agent系统引论》第3章，简单介绍了人工智能领域自出现到本书作成的2003年的主流研究——符号逻辑，在Agent系统上的表现。包括使用这种方式决策的慎思型Agent、面向Agent的程序设计语言，理论语言与实际可并发语言，都有介绍。
智能代理是通往通用人工智能（AGI）的一条潜在道路。因此，研究人员已经投入了大量的精力来实现它们。受益于大型语言模型（LLM）的最新进展，使用通用自然语言作为接口的基于LLM的代理在各种应用中表现出强大的泛化能力-从作为自主通用任务助手到编码，社会和经济领域的应用，基于LLM的代理提供了广泛的探索机会。本文调查了目前的研究，提供了一个深入的概述基于LLM的智能代理在单代理和多代理系统。它涵盖了它们
为了实现人工通用智能（AGI）的最终目标，智能机器应该能够通过自主探索现实世界并从中学习来提高自己。是基于 LLM 的智能体的基本要求。如何实现基于 LLM 的智能体内存。支持智能体与环境交互的关键要素是。内存增强型智能体应用。
本文小结了《多Agent系统引论》第2章，智能Agent的第二部分。上一篇总结了环境、交互、智能Agent的概念，对比了Agent与对象、专家系统，思考了我们对Agent的认识、设计的角度、立场。本文还讨论了把Agent系统抽象，用数学表示Agent的任务等，最后还列出了进一步阅读的内容和习题，有兴趣的朋友可以两篇一起阅读。
使用大型语言模型 (LLM) 自动代码生成的最新进展使我们更接近完全自动化的安全软件开发。GAP：然而，现有的方法通常依赖于单个代理来生成代码，这很难生成安全、无漏洞的代码。传统的LLM程序综合主要关注功能的正确性，常常忽略运行时发生的关键动态安全影响。为了应对这些挑战，我们提出了 AutoSafeCoder，这是一个多代理框架，它利用 LLM 驱动的代理通过持续协作进行代码生成、漏洞分析和安全增
【论文笔记】ViP3D: End-to-end Visual Trajectory Prediction via 3D Agent Queries
动态多智能体系统中的行为预测是自动驾驶汽车环境中的一个重要问题，因为道路组件的复杂表示和相互作用，包括移动代理(例如行人和车辆)和道路上下文信息(例如车道，交通灯)。VectorNet是一种层次图神经网络，它首先利用向量表示的单个道路组件的空间局部性，然后对所有组件之间的高阶相互作用进行建模。最近的方法是将移动主体的轨迹和道路环境信息呈现为鸟瞰图，并用卷积神经网络(ConvNets)对其进行编码，
这里有人工智能被尘封的历史资料？本文小结了《多Agent系统引论》第5章，简单介绍了反应式Agent、混合式Agent作为上世纪提出的解决方案，意在解决什么问题，又是如何解决的。通过本文，可以了解到人工智能和上世纪软件工程相得益彰的发展雏形。
前几天，和朋友讨论了如何让 Agent 自我构建知识体系，自我进化。刚好看到了这篇论文，作者对 Agent 结构进行了更为深入和丰富的思考，并提出了流程工程，或者思维工程的概念。
对《TSGN: Temporal Scene Graph Neural Networks with Projected Vectorized Representation for Multi-Agent Motion Prediction》的摘要和结论进行阅读、翻译和学习记录。
论文介绍了 "ReAct" 范式，该范式旨在融合推理和行动的功能，通过让大型语言模型（LLMs）生成既包括言语推理轨迹又包括行动序列的输出，解决多种语言推理和决策任务。这种方法允许模型在与外部环境（如Wikipedia）交互时动态地进行推理和调整计划。
⭐ 作者提出了KwaiAgents，由三个部分组成。(1)KAgentSys，一个自主代理循环，集成了存储库、工具库、任务规划和结束模块。(2)KAgentLMs，一套不断微调以增强代理能力的开源LLMs，可以帮助6B-13B的大模型具有较好的代理能力。(3)KAgentBench，一个评估LLMs在不同能力下对不同代理系统的响应性能的基准测试。
本文小结了《多Agent系统引论》第2章，智能Agent的第一部分。总结了环境、交互、智能Agent的概念，对比了Agent与对象、专家系统，思考了我们对Agent的认识、设计的角度、立场。第二部分还讨论了把Agent系统抽象，用数学表示Agent的任务等，最后还列出了进一步阅读的内容和习题，有兴趣的朋友可以两篇一起阅读。
因此，为了实现这一目标，首先需要为视觉语言模型（VLM）代理创建一个真实的交互环境，然后引导模型与环境形成一个持续的交互流程，并通过训练提高代理的性能。【Kolb，2014】的启发，使代理能够进行反思性行为，使整个流程更加全面，并与人类的行动和思维过程保持一致。例如，基于 UI 元素元数据可以通过 HTML 或开发者模式轻松获取的基础假设，WebNav【Nogueira 和 Cho, 2016】，
现有的多模态的模态大多对于视频理解的任务能力有限，主要局限于模型对于上下文的记忆能力有限。使用agent的方法，可以在不进行大量的训练和后续工程的情况下，获得更好的表现。从文章的内容来看，前半部分信息量比较大，后面的内容较少。不过，还是可以体会到文章一开始需要去构建记忆的实现花了很多功夫，当然从结果来看是比较直接的。agent在现在很大程度和多模态联系在一起，比较值得关注。从本文来看，进行agen
为了提高最终解的一致性，对一个包含迄今为止找到的所有非支配解非支配集，在训练阶段，每一集采样一个ω，作为网络的输入。如果某一个子空间中的解比较稀疏，则其中偏好的采样概率会增加，这允许对性能较差的子空间中的权重进行更多次的采样和训练。MOMN将CAN的输出作为输入，首先基于目标对n个智能体的Q向量进行重组，组合对应于某个目标的所有Q值合并馈送到某个MOMN并行轨道中，然后将多个轨迹输出连接为整个网络
在过去的一年里，我们与数十个团队合作，跨行业构建大型语言模型 (LLM) 代理。始终如一，最成功的实现并不使用复杂的框架或专门的库。相反，他们使用简单、可组合的模式进行构建。在这篇文章中，我们分享了我们从与客户和建筑代理合作中学到的知识，并为开发商提供构建有效代理的实用建议。
⭐ 作者提出了一种混合多个智能体的方法，通过多层的设计，最终层给出输出。取得了较好的效果，但成本和响应时间也增加很多。在仅需要高质量回复的场景下可以使用。
语言模型 (LM) 代理和工具使用的最新进展（以 ChatGPT 插件等应用程序为代表）实现了丰富的功能，但也放大了潜在风险，例如泄露私人数据或造成财务损失。识别这些风险是一项劳动密集型工作，需要实施工具、手动为每个测试场景设置环境并查找风险案例。随着工具和代理变得更加复杂，测试这些代理的高昂成本将使发现高风险、长尾风险变得越来越困难。为了应对这些挑战，作者引入了 ToolEmu：一个使用 LM
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