研究发现，指导调优可以改善大型语言模型（LLMs）生成接近自然语言查询的人类响应。调优还能改善世界知识表示和大脑对齐，表明LLMs编码世界知识的机制可以与人类大脑的表征对齐。

我们提出了一种自动化的大语言模型（LLM）转换方法，可以产生能够在每个预测中估计不确定性的具有不确定性感知能力的 LLM。我们的方法与模型和数据无关，计算效率高，不依赖外部模型或系统。我们在选择性问答环境下评估了转换模型，即尽可能回答问题同时保持给定的准确性，在必要时放弃提供预测。作为我们结果的一部分，我们在 SQuAD 抽取式问答任务和 TruthfulQA 生成式问答任务上测试了 BERT 和 Llama 2 模型变体。我们表明，使用我们方法提供的不确定性估计有选择性地回答问题，可以显著提高准确性，相比直接使用模型概率。

本文介绍了一种基于ETC-Net的半监督医学图像分割方法，通过三个分支解决预测多样性和训练稳定性，并利用不确定性估计抑制错误监督信号的负面影响。实验结果显示ETC-Net在多个数据集上超越了其他半监督分割方法。

缓存设计是应用系统设计中重要的一环，可以通过空间换取时间来提高性能。一致性分类包括强一致性、弱一致性和最终一致性。缓存更新机制包括被动更新和主动更新。缓存更新策略包括Cache-Aside、Read/Write Through、Write Behind。

分布式系统是由一组独立计算机组成的系统，通过网络连接并协同工作。一致性和可用性是核心问题，解决方案包括强一致性和最终一致性。需要权衡一致性和可用性之间的平衡。

对文本到图像模型中的提示准确性进行基准测试，比较评估了多种提示信实度度量，发现当前的视觉语言模型基于向量的度量无法在许多困难的 T2I 模型错误情况下显着优于基于特征的度量。介绍了一套语义错误图形，TS2，用于严格判断给定的提示信实度度量指标是否能够正确地对图像进行排序和区分不同的错误节点，以期通过客观的准则更严格地比较和发展更好的 T2I 期望提示信实度度量指标。

数据库事务在PHP中的使用方法和注意事项。事务是一系列操作，要么全部成功，要么全部失败。事务要遵循ACID原则，即原子性、一致性、隔离性和持久性。PHP通过PDO或MySQLi扩展来支持事务。使用beginTransaction()开始事务，使用exec()执行操作，使用commit()提交事务，使用rollBack()回滚事务。使用异常处理和适当的隔离级别来确保数据一致性和完整性。不是所有操作都需要事务，事务处理会增加系统开销。根据实际数据库系统调整事务处理方式。

研究者使用卷积神经网络（CNN）来提高有丝分裂检测的准确性，证明了该方法的有效性。

FactKB是一种新的事实评估方法，使用实体知识的语言模型，解决了现有模型在新领域中的错误问题。通过测试，FactKB在不同领域的数据上表现出了最先进的性能水平，并能显著提高摘要中错误实体和关系的检测能力。

该文章介绍了一种自动方法，通过生成包含14种显式空间关系的合成标题来改进文本到图像系统的准确性。作者提出了Spatial Relation for Generation (SR4G)数据集，通过训练和测试标题中的对象集不相交的方式来测试泛化性能。实验结果显示，通过微调稳定扩散模型SD$_{SR4G}$可以提高VISOR指标高达9个点，并且在未见过的分割中仍然有效。该方法通过更少的参数改进了最先进的方法，并避免了复杂的架构。