背景: LLaMA系列模型（例如LLaMA和LLaMA2）在训练时设置了预定义的上下文长度（如2048和4096个token），使用的位置编码（RoPE）在超出预定义长度时性能急剧下降。相关联想: 在多文档问答、书籍摘要、长对话摘要等任务中，长输入上下文常常是必需的，这些任务因为上下文长度限制而难以达到最佳性能。子解法: Position Interpolation和Shift Short Att

这可能导致智能体沿着曲面上的梯度盲目地寻找更高奖励的区域，这样的路径可能会很曲折，因为它会对每一个小波动都做出反应（打 X 的线）。在图中，如果我们将基线想象为一条穿过曲面的水平线，那么智能体的目标就是找到一个稳定的上升路径，而不是在每一个小坡度上都上下波动。如果低于基线，则相反。目标函数，所有时间步的状态-动作对，都使用同样的奖励进行加权，但同一个时间步当中，一部分动作是好的，另一部分是不好的。

医学AI在回答"识别缬沙坦"这类问题时，准确率仅25.5%，而人类专家可以通过查阅资料最终找到答案。稀疏长链的本质现实中，药物从研发到应用是连续过程知识上，被人为切割成多个独立领域结果是，跨领域的连接变得稀疏。

您提到的演员-评论家 (Actor-Critic) 变种算法，包括 A2C (优势演员-评论家算法)、A3C (异步优势演员-评论家算法)、DDPG (深度确定性策略梯度) 和 SAC (软性演员-评论家算法)，都是强化学习领域的重要算法。在需要快速迭代和处理大规模状态空间的任务中，A3C 和 PPO 可能表现更优。总结来说，没有一个算法可以称为“真正的王者”，因为每个算法都有其适用的场景。在处理

输入值是图像的初始值，位置编码帮助像素细胞知道自己在图像中的位置，输出值是像素细胞目标状态，而隐藏状态则反映像素细胞的内部状态。在这个过程中，除了位于图像中心的一个像素细胞外，所有像素细胞的初始值都设为零。在本文中，我们介绍了一种新的模型家族，称为生成元胞自动机（GeCA），其灵感来源于从单细胞进化到生物体的过程。我们的方法是通过模拟生物细胞的演变过程，生成更多的OCT图像，帮助改进视网膜疾病的分

A: 首次在医学领域引入可验证问题和医学验证器来发展复杂推理能力，通过两阶段训练方法：先利用验证器指导搜索得到复杂推理轨迹，再用强化学习进一步增强推理能力。A: 复杂推理（平均712个令牌）获得3.6点提升，而简单推理（281个令牌）只有2.6点提升，说明更长的推理过程提供了更丰富的学习信号。正例：一个关于疟疾并发症的诊断案例，模型通过多步推理，考虑症状（发热、寒战）、实验室检查结果，最终得出脑水

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在少样本设置的实验中,我们证明了我们的方法优于大多数无KG基线,并达到了与使用完整数据集的传统微调相当的性能,即使在有限样本的情况下。形式上,我们将知识图谱定义为一个有向标记图KG = (N, E, R, F),其中N是节点(实体)集,E ⊆ N × N是边(关系)集,R是关系标签集,F : E → R是将边分配给关系标签的函数。我们比较了以下模型:模型(1)到(4)代表没有图上下文训练的模型,即

因此，面对一个具体的患者，医生可能会选择一个基于个人偏好而不是最佳证据的治疗方案，这可能不是最优的选择，从而影响治疗效果和患者的长期健康。临床知识图谱不仅作为一个信息的整合者，还充当了一个智能的推理工具，它能够基于现有的知识和数据生成新的假设和见解，帮助找到新的治疗方法。然后，CKG还考虑了张阿姨的生活方式，提出了一系列个性化的饮食建议和运动计划，这些都是专门为她的情况量身定制的。最后，CKG分析

举例：在处理"类风湿性关节炎"和"骨关节炎"这两种常见的关节疾病时，Graph RAG 能准确识别它们在病因、发病机制和治疗方法上的本质区别，避免因表面症状相似而导致的误诊。在传统的语义搜索中，"心肌梗塞"与"胃溃疡"这两个看似风马牛不相及的疾病，可能因为都与"胸痛"这一症状相关而被错误地联系在一起。当你问"我最近头疼、肚子疼、还有点晕，这是怎么回事"时，管理员会从每个症状出发，分别去找可能的原因