推荐一个提取各种PDF的摘要的ai工具，基于ChatGPT API，过OpenAI的Embeddings来创建段落的语义索引。

推荐一个提取各种PDF的摘要的ai工具，基于ChatGPTAPI，过OpenAI的Embeddings来创建段落的语义索引。APP名称：ChatPDF功能：摘要工具简介当今社会，信息爆炸的时代，我们需要花费大量的时间和精力去读取各种资料和文献。这是一个漫长而费力的过程，但是现在有了一款全新的工具：ChatPDF。ChatPDF是一款基于ChatGPTAPI的PDF阅读工具，它可以帮助您节省时间和精力。使用ChatPDF，您可以直接把需要阅读的pitchdeck、白皮书、文档、论文、图书喂给它，它会自动帮您总结内容和提出问题。这款工具使用最先进的人工智能技术，可以精确识别和提取文本信息，然后利用ChatGPTAPI生成准确的总结和问题。这些问题可以帮助您更好地理解内容，并更深入地思考和分析。ChatPDF非常易于使用，只需要上传您的PDF文件，然后它会立即开始处理。这款工具可以用于学术研究、商业分析、竞争分析、市场研究等多个领域，可以为您节省大量时间和精力。在您忙碌的生活中，ChatPDF可以帮助您更高效地工作和学习。如果您正在寻找一款高效、智能的PDF阅读工具，那么ChatPDF绝对是您的最佳选择。现在就去尝试它吧，它一定会给您带来惊喜！

面向Meta全公司工程师的AI优化平台解析

“如今的人工智能通常比精心构建的人工启发式策略更有效。但是为了在我们的产品中更有效地利用人工智能，我们需要解决几个挑战：系统必须适应没有机器学习背景的软件工程师；它必须提供针对许多不同产品目标进行优化的机制，这可能不同于封闭形式的机器学习损失函数；它必须区分数据中的因果关系和相关性；它必须有效地扩展以进行训练”“为了满足Meta的这些需求，我们构建了一个名为Looper的端到端AI平台，具有用于优化、个性化和反馈收集的易于使用的API。支持从模型训练、部署和推理到评估和调整产品的整个机器学习生命周期。”

最新研究证实：孩子学历越高 爸妈活得越久

最新研究证实：孩子学历越高爸妈活得越久正所谓“仙人抚我顶，论文授长生”。以往的研究中，已经有无数学者探讨过疾病、生活方式、身体特征等各种因素和长寿的相关性，也不乏有研究深入到了一些长寿因素的分子机制。但最近《自然》子刊上有一篇文章剑走偏锋，指出子女的受教育程度会是父母长寿的原因。子女的受教育经历每增加4.2年，父母的预期寿命就会提高3.23岁，子女的自身的长寿概率也能提升30%～59%，和收入、职业无关。也就是说，子女受教育经历的增加是父母长寿的独立因素。我们该怎么理解这项研究，这项研究的厉害之处在哪里？确定因果关系是个难题职业、收入、受教育经历等体现社会经济地位的指标与长寿的关联性并不是新闻，早已有不少研究证明过这些指标会造成人群寿命的差异。总的来说，收入、职业成就、教育程度越高的人越倾向于长寿[2,3]。然而，以往的研究都是观察性研究，并不能确定这些因素和长寿之间的因果关系。也就是说，人们只是观察到社会经济地位高的人，同时也长寿，但到底何为因何为果？其实很难通过这些研究说清——可能是受教育经历影响了认知行为，受教育经历本身成为长寿的原因；可能受教育经历本身不会影响寿命，但由此导致的收入增加、社会地位提高才是长寿的原因；也可能是这些长寿的人本来就有更好的身体素质，而这个身体素质导致他们有更好的学习表现、考上好学校、得到好工作、获取高收入。也即，社会经济地位提高只是结果，长寿才是原因。……像这样，特定的因素和结果之间虽然存在关联性，但不能排除其他因素的影响，也不能确定因果关系，几乎可以说是观察性研究的固有缺陷。如果逻辑思维不够严谨，就容易发生归因谬误，闹出鸡鸣导致天亮、不系安全带降低癌症发病率之类的笑话。而本文分享的这项研究，不只发现了子女受教育程度和父母长寿的相关性，还确定了二者的因果关系，这就很厉害了。但它是怎么做到的呢？一种分析方法：孟德尔随机化本文用到的分析方法——孟德尔随机化，是一种可以检测和量化相关因素之间因果关系的统计分析方法。这个方法的原理直接说有点绕，所以我们结合本文的案例来说。已知社会经济地位的提升和长寿有关，其中，社会经济地位分为教育、职业、收入三个方面。如果想验证教育对于长寿的影响，要怎么做呢？简单来说，研究者需要先从基因数据库中筛选出能代表教育程度的遗传变异，这些变异必须和职业、收入无关，且不能直接导致长寿。接下来，如果统计分析发现这些代表教育程度的遗传变异也和长寿有关，就能证明教育程度是长寿的原因，且这一因果关系不受职业、收入的影响。这个方法得出的结论之所以可靠，是因为筛选到的遗传变异在出生前就确定了，只能是原因，不能是结果。而由于找的是不能直接导致长寿的变异，这些变异就只能通过影响教育程度实现和长寿的关联，所以只要确定这些遗传变异和长寿有关，教育程度就会是导致长寿的直接原因，不必担心因果倒置或归因谬误。教育程度影响寿命的方式论证过研究方法的科学性之后再回头看这篇文献，可以看到作者做了很细致的工作，把大多数人想得到的可能性都一一验证了。结论有：1.教育对父母的长寿、个人的长寿均有独立性影响；2.社会经济地位对寿命影响的主要原因是教育，而不是收入或职业；3.受教育经历通过影响生活方式、饮食、疾病而影响寿命，作者分析了25种生活方式因素、34种影响长寿的疾病，发现吸烟、肥胖、高血压、冠心病、心肌梗死、心力衰竭、中风是教育和长寿之间最为重要的中介因素，其他疾病如阿尔茨海默氏病、2型糖尿病、肺癌、慢性阻塞性肺病、乳腺癌等也会不同程度地受到教育经历的影响而影响预期寿命。这项研究虽然基于欧洲血统人群，但科学的论证思路和巨大的样本量保证了研究结果的可信度。它至少说明，虽然每个人、每个家庭的社会资源和经济地位千差万别，但我们仍可以通过改善自身和后代的教育经历缩小乃至消弭这些差距，好好地活下去。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1377879.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1377879.htm

MIT/哈佛的细胞重编程创新技术可找到有效的癌症克星和再生疗法

MIT/哈佛的细胞重编程创新技术可找到有效的癌症克星和再生疗法在应用于真实生物数据时，他们的算法始终优于标准方法，为细胞重编程提供了更有效的途径，并有可能应用于其他领域。新的人工智能方法可以帮助科学家确定新的免疫疗法技术或再生疗法。细胞重编程策略包括使用有针对性的基因干预，将细胞工程改造成一种新的状态。这种技术在免疫疗法中大有可为，例如，研究人员可以对患者的T细胞进行重编程，使其成为更强大的癌症杀手。有朝一日，这种方法还能帮助确定拯救生命的癌症治疗方法或修复疾病摧残器官的再生疗法。然而，人体约有2万个基因，基因扰动可能发生在多个基因的组合上，也可能发生在调控基因的1000多个转录因子中的任何一个上。由于搜索空间巨大，而基因实验成本高昂，科学家们往往难以找到适合其特定应用的理想扰动。麻省理工学院和哈佛大学的计算创新麻省理工学院和哈佛大学的研究人员开发了一种新的计算方法，与传统方法相比，这种方法只需进行数量少得多的实验，就能高效地确定最佳遗传扰动。他们的算法技术利用基因组调控等复杂系统中各因素之间的因果关系，在每一轮连续实验中优先选择最佳干预措施。研究人员进行了严格的理论分析，以确定他们的技术确实能找出最佳干预措施。有了这一理论框架，他们将算法应用于模拟细胞重编程实验的真实生物数据。他们的算法效率最高，效果最好。麻省理工学院和哈佛大学的研究人员开发了一种新的计算方法，与传统方法相比，这种方法可以根据数量少得多的实验有效地确定最佳遗传扰动。电子工程与计算机科学系（EECS）教授卡罗琳-乌勒（CarolineUhler）是这篇论文的共同第一作者。图片来源：亚当-格兰兹曼大规模实验往往是根据经验设计的。论文的共同第一作者卡罗琳-乌勒（CarolineUhler）说："一个谨慎的顺序实验因果框架可能会让我们用更少的试验确定最佳干预措施，从而降低实验成本，"她是电气工程与计算机科学系（EECS）教授，同时也是麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所埃里克和温迪-施密特中心（EricandWendySchmidtCenter）的共同主任，以及麻省理工学院信息与决策系统实验室（LIDS）和数据、系统与社会研究所（IDSS）的研究员。该论文于10月2日发表在《自然-机器智能》（NatureMachineIntelligence）杂志上，与乌勒共同完成该论文的还有论文的第一作者、研究生张佳琪（EricandWendySchmidtCenterFellow），共同第一作者、麻省理工学院机械与海洋工程系教授、IDSS成员ThemistoklisP.Sapsis，以及哈佛大学和麻省理工学院的其他研究人员。基因研究中的主动学习当科学家试图为一个复杂的系统设计有效的干预措施时，比如在细胞重编程中，他们通常会按顺序进行实验。这种情况非常适合使用一种名为主动学习的机器学习方法。收集数据样本后，利用这些样本学习系统模型，该模型包含了迄今为止收集到的知识。根据这个模型，设计出一个获取函数--一个评估所有潜在干预措施并选出最佳干预措施在下一次试验中进行测试的等式。这一过程不断重复，直到找到最佳干预措施（或用于资助后续试验的资源耗尽）为止。萨普西斯解释说："虽然有几种通用的获取函数可以按顺序设计实验，但这些函数对于如此复杂的问题并不有效，导致收敛速度非常缓慢。"获取函数通常会考虑因素之间的相关性，例如哪些基因共同表达。然而，只关注相关性会忽略系统的调控关系或因果结构。例如，基因干预只能影响下游基因的表达，但基于相关性的方法无法区分上游或下游基因。张解释说："可以从数据中学到一些因果知识，并利用这些知识更有效地设计干预措施。"麻省理工学院和哈佛大学的研究人员在他们的技术中利用了这种潜在的因果结构。首先，他们精心构建了一种算法，使其只能学习说明因果关系的系统模型。然后，研究人员设计了获取功能，使其能够利用这些因果关系信息自动评估干预措施。他们精心设计了这一功能，使其优先考虑信息量最大的干预措施，即那些最有可能在后续实验中产生最佳干预措施的措施。"通过考虑因果模型而不是基于相关性的模型，我们已经可以排除某些干预措施。然后，每当获得新数据时，就可以学习更准确的因果模型，从而进一步缩小干预空间，"Uhler解释说。这种更小的搜索空间，加上获取函数特别关注信息量最大的干预措施，使得他们的方法如此高效。受复杂系统中极端事件研究的启发，研究人员使用一种称为输出加权的技术进一步改进了他们的获取函数。这种方法会仔细强调那些可能更接近最优干预的干预措施。萨普西斯说："从本质上讲，我们将最优干预视为所有可能的次优干预空间中的'极端事件'，并使用我们针对这些问题开发的一些想法。"提高效率和未来应用他们在模拟细胞重编程实验中使用真实生物数据测试了他们的算法。在这项测试中，他们寻找一种能使平均基因表达发生预期变化的基因扰动。在多阶段实验的每一个步骤中，他们的获取功能都能比基线方法识别出更好的干预措施。"即便在任何阶段中断实验，我们的方法仍然比基线方法更有效。这意味着可以进行更少的实验，却能得到相同或更好的结果，"张说。研究人员目前正与实验人员合作，将他们的技术应用于实验室中的细胞重编程。他们的方法还可应用于基因组学以外的问题，如确定消费品的最优价格或在流体力学应用中实现最优反馈控制。未来，他们计划加强他们的优化技术，使其超越那些寻求与期望均值相匹配的优化。此外，他们的方法假定科学家已经理解了系统中的因果关系，但未来的工作还可以探索如何利用人工智能来学习这些信息。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1388403.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1388403.htm

研究：血液蛋白生物标记物可预测糖尿病和癌症死亡风险

研究：血液蛋白生物标记物可预测糖尿病和癌症死亡风险一项新研究发现，血液中一种叫做前列腺素的蛋白质水平升高的人面临着明显更高的患糖尿病或死于癌症的风险。目前还不清楚这种蛋白质是否在这两种疾病中起因果作用，然而它可以作为一种生物标志物来识别最有可能患上糖尿病或严重癌症的病人。前列腺素是一种已知在调节钠平衡和血压方面起作用的蛋白质。它主要存在于上皮组织中，即那些紧紧包裹着身体大多数主要器官的细胞。为了评估前列腺素水平和疾病之间的关系，新研究查看了一项长期饮食和癌症研究的健康数据。据悉，该研究对4000名受试者进行了长达20多年的跟踪。研究发现，跟前列腺素水平最低的人相比，那些在研究开始时前列腺素血液水平最高的人患糖尿病的可能性要高76%。那些前列腺素水平最高的人死于癌症的可能性也高出43%。癌症死亡率和前列腺素之间的关系在那些高血糖的受试者中最为显著。该研究的论文第一作者XueBao指出，目前还不清楚这种蛋白质是否在某些癌症的进展中直接起作用。“由于前列腺素在调节几个与糖尿病相关的生物途径方面有作用，而这些途径也参与了一些癌症的发病和促进，它可能潜在地介导了从高血糖到癌症的过程，或至少可能作为高血糖参与者的癌症易感性的一个标志，”XueBao表示，“为了更详细地研究这个问题，未来的研究将有助于追踪血液中前列腺素的确切来源并确定前列腺素和糖尿病之间的关联是否是因果关系。”研究人员建议，前列腺素水平的提高还可能是身体抑制其他可能导致糖尿病和癌症的机制的一种反应。因此，当然需要更多的工作来解开这项观察性研究中标记的关联。然而在此期间，研究人员确实表明前列腺素可能是糖尿病风险或癌症严重程度的一个有价值的早期预警信号，特别是在高血糖水平的患者中。该研究的论文第一作者GunnarEngstrom在接受《卫报》采访时称，未来简单的前列腺素血液测试有可能帮助医生及早识别有某些疾病风险的病人。Engström表示：“我们现在需要研究前列腺素在多大程度上跟这些疾病有因果关系，或它是否是疾病风险增加的一个有价值的标志。也许还可以识别出糖尿病和癌症风险增加的个体并提供预防措施。”...PC版：https://www.cnbeta.com/articles/soft/1301777.htm手机版：https://m.cnbeta.com/view/1301777.htm

追逐幽灵粒子：新发现可帮助回答物理学中最令人困惑的问题之一

追逐幽灵粒子：新发现可帮助回答物理学中最令人困惑的问题之一由明尼苏达大学双城分校理论物理学家领导的一个团队发现了一种寻找轴子的新方法，轴子是可以帮助解决这个谜团的假想粒子。与费米拉布国家加速器实验室的实验研究人员合作，物理学家们的新策略为在粒子对撞机实验中检测轴子开辟了以前未曾探索过的机会。研究人员的论文在美国物理学会出版的同行评审科学杂志《物理评论快报》上发表并作为编辑的建议。明尼苏达大学的研究人员寻找假设的轴子的新方法包括测量粒子"衰变"为两个μ子，这些粒子基本上是电子的较重版本--如上图所示。资料来源：明尼苏达大学的雷蒙德-科"作为粒子物理学家，我们正在努力发展我们对自然的最佳理解，"该论文的共同作者、明尼苏达大学物理和天文学学院助理教授刘震说。"在过去的一个世纪里，科学家们通过既定的理论框架在寻找基本粒子方面取得了巨大的成功。因此，中子为什么不与电场耦合是极其令人费解的，因为在我们已知的理论中，我们期望它们会这样。如果我们真的发现了轴子，这将是我们对自然界结构的基本理解的一个巨大进步。"研究亚原子粒子和可能发现新粒子的主要手段之一是对撞机实验。从本质上讲，科学家们强迫粒子束进行碰撞--当它们相互撞击时，它们产生的能量会产生其他粒子，并通过一个探测器，使研究人员能够分析它们的特性。刘和他的团队提出的方法涉及测量"衰变"产物--或者当一个不稳定的重粒子转化为两个μ介子（已知的粒子，基本上是电子的较重版本）的多个较轻粒子时会发生什么。通过从探测器中的μ子轨道向后重建这种衰变，研究人员相信他们有机会找到轴子并证明其存在。该论文的共同作者、明尼苏达大学物理和天文学学院和威廉-费恩理论物理研究所的博士后研究员RaymondCo说："通过这项研究，我们正在扩大我们可以搜索轴子粒子的方法。人们以前从未将轴子衰变为μ子作为在中微子或对撞机实验中搜索轴子粒子的一种方式。这项研究开辟了新的可能性，为我们领域的未来努力铺平道路。"刘和Co，以及明尼苏达大学物理学和天文学博士后研究员Kun-FengLyu和加州大学伯克利分校博士后研究员SoubhikKumar是这项研究的理论部分的支持者。他们是ArgoNeuT合作的一部分，该合作汇集了来自全国各地的理论家和实验家，通过费米实验室的实验研究粒子。在这篇论文中，明尼苏达大学领导的理论团队与实验研究人员合作，利用他们的新方法和ArgoNeuT实验的现有数据进行轴子的搜索。研究人员计划在未来使用实验结果来进一步完善他们对轴子产生率的理论计算。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1366105.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1366105.htm