湖南大学和西安电子科技大学的研究人员提出了DeepBlock，一种基于深度学习的配体生成方法，旨在根据目标蛋白质序列定制分子并控制其属性。该方法结合块生成网络和优化算法，成功生成低毒性配体，未来将探索更广泛的分子生成潜力。
本文介绍了BloombergGPT，一个在金融数据上训练的500亿参数语言模型。研究显示，该模型在金融任务和通用基准测试中表现优异，并探讨了数据污染问题及其对基准测试的影响。此外，研究评估了大型语言模型的公平性和诚实性，提出了改进建议，并展示了其在金融文档标注中的应用潜力。
我们训练了比GPT-3更能理解用户意图的语言模型，InstructGPT模型经过人类参与训练，现已成为API的默认语言模型，具有更真实和低毒性的特点。
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