评估药物目标亲和力是药物发现和开发过程中的关键一步，但是在实验上获得此类数据既耗时又昂贵。因此，正在广泛开发用于预测结合强度的计算方法。但是，这些方法通常使用单任务方法进行预测，因此忽略了可以从数据中提取并用于驱动学习过程的其他信息。此后，在这项工作中，我们提出了一种多任务方法来结合强度预测。我们的结果表明，这些预测确实可以通过使用相关任务和多任务诱导的正则化的添加信息来从多任务学习方法中受益。

虽然最近在许多科学领域都变得无处不在，但对其评估的关注较少。对于分子生成模型，最先进的是孤立或与其输入有关的输出。但是，它们的生物学和功能特性（例如配体 - 靶标相互作用）尚未得到解决。在这项研究中，提出了一种新型的生物学启发的基准，用于评估分子生成模型。具体而言，设计了三个不同的参考数据集，并引入了与药物发现过程直接相关的一组指标。特别是我们提出了一个娱乐指标，将药物目标亲和力预测和分子对接应用作为评估生成产量的互补技术。虽然所有三个指标均在测试的生成模型中均表现出一致的结果，但对药物目标亲和力结合和分子对接分数进行了更详细的比较，表明单峰预测器可能会导致关于目标结合在分子水平和多模式方法的错误结论，而多模式的方法是错误的结论。因此优选。该框架的关键优点是，它通过明确关注配体 - 靶标相互作用，将先前的物理化学域知识纳入基准测试过程，从而创建了一种高效的工具，不仅用于评估分子生成型输出，而且还用于丰富富含分子生成的输出。一般而言，药物发现过程。

As language models (LMs) scale, they develop many novel behaviors, good and bad, exacerbating the need to evaluate how they behave. Prior work creates evaluations with crowdwork (which is time-consuming and expensive) or existing data sources (which are not always available). Here, we automatically generate evaluations with LMs. We explore approaches with varying amounts of human effort, from instructing LMs to write yes/no questions to making complex Winogender schemas with multiple stages of LM-based generation and filtering. Crowdworkers rate the examples as highly relevant and agree with 90-100% of labels, sometimes more so than corresponding human-written datasets. We generate 154 datasets and discover new cases of inverse scaling where LMs get worse with size. Larger LMs repeat back a dialog user's preferred answer ("sycophancy") and express greater desire to pursue concerning goals like resource acquisition and goal preservation. We also find some of the first examples of inverse scaling in RL from Human Feedback (RLHF), where more RLHF makes LMs worse. For example, RLHF makes LMs express stronger political views (on gun rights and immigration) and a greater desire to avoid shut down. Overall, LM-written evaluations are high-quality and let us quickly discover many novel LM behaviors.

病理学家对患病组织的视觉微观研究一直是一个多世纪以来癌症诊断和预后的基石。最近，深度学习方法在组织图像的分析和分类方面取得了重大进步。但是，关于此类模型在生成组织病理学图像的实用性方面的工作有限。这些合成图像在病理学中有多种应用，包括教育，熟练程度测试，隐私和数据共享的公用事业。最近，引入了扩散概率模型以生成高质量的图像。在这里，我们首次研究了此类模型的潜在用途以及优先的形态加权和颜色归一化，以合成脑癌的高质量组织病理学图像。我们的详细结果表明，与生成对抗网络相比，扩散概率模型能够合成各种组织病理学图像，并且具有较高的性能。

在本文中，我们为手势识别（HGR）系统介绍了一个巨大的数据集海格（手势识别图像数据集）。该数据集包含552,992个样本，分为18类手势。注释包括带有手势标签和领先手的标记的手框。拟议的数据集允许构建HGR系统，该系统可用于视频会议服务，家庭自动化系统，汽车行业，言语和听力障碍者的服务等。我们特别专注于与设备进行管理以管理它们。这就是为什么所有18个选择的手势都具有功能性，大多数人都熟悉的原因，并且可能是采取一些行动的动机。此外，我们使用众包平台来收集数据集并考虑各种参数以确保数据多样性。我们描述了将现有的HGR数据集用于我们的任务的挑战，并提供了详细的概述。此外，提出了手势检测和手势分类任务的基准。

通用形态（UNIMORPH）项目是一项合作的努力，可为数百种世界语言实例化覆盖范围的标准化形态拐角。该项目包括两个主要的推力：一种无独立的特征架构，用于丰富的形态注释，并以各种语言意识到该模式的各种语言的带注释数据的类型级别资源。本文介绍了过去几年对几个方面的扩张和改进（自McCarthy等人（2020年）以来）。众多语言学家的合作努力增加了67种新语言，其中包括30种濒危语言。我们已经对提取管道进行了一些改进，以解决一些问题，例如缺少性别和马克龙信息。我们还修改了模式，使用了形态学现象所需的层次结构，例如多肢体协议和案例堆叠，同时添加了一些缺失的形态特征，以使模式更具包容性。鉴于上一个UniMorph版本，我们还通过16种语言的词素分割增强了数据库。最后，这个新版本通过通过代表来自metphynet的派生过程的实例丰富数据和注释模式来推动将衍生物形态纳入UniMorph中。