本研究提出了一种快速算法，用于重建自然树木的分支结构，并模拟不同形状的分形树。通过深度卷积神经网络进行树木分类，发现分形树参数支持达芬奇的分支规则和黄金比例，为树种检测器的训练提供了有效样本。

该研究旨在应对自然语言处理和法律信息学领域内警务讯问中个人陈述的分类问题，通过引入一个新颖的训练集和一个经过调优的 DistilBERT 模型，该模型在区分真实和虚假陈述方面表现出卓越的性能，并运用可解释的人工智能方法提高解释性，最后提供一个 XAI 界面以提供普通人和法律专业人士互动和受益的机会。此研究通过综合方法提高陈述分析的可访问性、透明度和效果，对法律实践和研究具有重要意义。

大型语言模型的对齐方法依赖于人工标注数据，但随着模型发展，人类专业知识不足。研究发现辩论方法对非专家模型和人类都有帮助，准确率分别为76%和88%。无监督方式优化专业辩手的说服力可提高非专家模型在辩论中识别真相的能力。研究结果为通过辩论对齐模型提供了实证证据。

被告自辩并解释回信只是安慰朋友的私人信件，对判决无影响。他承受残酷腐刑，但为完成史记工程，必须忍受一切。史记将成为大汉朝最强文化武器，绑定天朝上国正朔。感谢陛下宽容，不参与与工程无关政治事件。唯一目标是完成史记。

本期投稿：谢益辉 肖楠 一场穿越时空的辩护：贝叶斯学派代表人物Andrew GELMAN和Christian ROBERT向70年前的概率论巨头Fe