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　　　　团队发现，GPT模型在识别间接要求、错误想法和误导方面的表现能达到甚至超越人类平均水平，而LLaMA2的表现逊于人类水平；在识别失礼方面，LLaMA2强于人类但GPT表现不佳。研究人员指出，LLaMA2的成功是因为回答的偏见程度较低，而不是因为真的对失礼敏感；GPT看起来的失利，其实是因为对坚持结论的超保守态度，而不是因为推理错误。

这其实是一种可穿戴生物电子AI系统，它就像“创可贴”一样薄而轻巧，又比大型监护设备更智能，可辅助甚至参与患者伤口愈合全过程。团队现已在动物模型上取得不错效果，下一步还将在人体展开测试，最终改善对慢性伤口患者的监测和管理，让医生远程就能收到“伤情报告”，并实时控制药物释放或进行电刺激治疗。

　　　　通过检查细胞核内基因的区室化，团队能够识别出猛犸象皮肤细胞内活跃和不活跃的基因——这是表观遗传学或转录组学的代表。猛犸象的皮肤细胞与其近亲亚洲象的皮肤细胞相比，具有不同的基因激活模式，这可能包括与其体毛和耐寒性相关的基因。