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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。
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为尽早诊断该病,研究团队分析了ALS患者和非患者的血液样本。他们发现了8种遗传标志物,在这两组人群中这些标志物的水平存在差异。为证实这一发现,研究团队又进一步分析了来自“国家ALS生物样本库”的119名ALS患者和150名非患者的血液样本。他们发现在这两组人群中,这8种标志物的差异依然存在。这些标志物与神经元存活、脑部炎症、记忆和学习功能有关。
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