《 效率红利：12套拿来就能用的增效方法 》

《 效率红利：12套拿来就能用的增效方法 》 简介：本书系统解析 效率红利：12套拿来就能用的增效方法 的核心内容，并结合实用案例帮助读者加深理解。内容涵盖其发展历程、关键概念及实际应用，提供深入的知识探索路径。适合对该主题有兴趣的学习者，帮助拓宽视野并提高专业素养。 标签：##效率红 #知识 #学习 文件大小：NG 链接：https://pan.quark.cn/s/403be833ac7e

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《效率红利 》 简介：效率红利是一本围绕其核心主题展开的深刻探索之作，书中详细讨论了与其主题相关的各类观点与现实应用，带给读者全新的思考视角。这本书为那些想深入了解相关领域的读者提供了充实的内容，值得一读。更多详情请访问相关链接。 标签： #效率红#效率红利#书籍 文件大小：NG 链接：https://pan.quark.cn/s/68642cb65d59

《技控：向方法要效率 》

《技控：向方法要效率 》 简介：技控：向方法要效率是一本围绕其核心主题展开的深刻探索之作，书中详细讨论了与其主题相关的各类观点与现实应用，带给读者全新的思考视角。这本书为那些想深入了解相关领域的读者提供了充实的内容，值得一读。更多详情请访问相关链接。 标签： #技控：#技控：向方法要效率#书籍 文件大小：NG 链接：https://pan.quark.cn/s/321c2810da5b

研究发现咖啡因提高了蚂蚁对含糖诱饵的导航效率

研究发现咖啡因提高了蚂蚁对含糖诱饵的导航效率 这种学习和导航能力的提高可能有助于控制这种入侵物种，因为事实证明，这种物种对传统诱饵的抵抗力很差，会吸收诱饵并放弃诱饵。这项研究的第一作者、雷根斯堡大学计算生物学家亨里克-加兰特（Henrique Galante）说："这个项目的想法是找到一种认知方法，让蚂蚁食用更多我们放在野外的有毒诱饵。我们发现，中等剂量的咖啡因实际上能促进学习当你给它们一点咖啡因时，会促使它们的路径更直，能够更快地到达奖赏处。"阿根廷蚂蚁是全球生态和经济的重大威胁。传统的控制方法（主要是毒饵）经常失败，原因可能是饵料吸收率低和饵料被遗弃。研究人员希望通过添加咖啡因（已知咖啡因能增强蜜蜂和大黄蜂等其他昆虫的学习能力）来提高蚂蚁记忆诱饵位置和引导巢友返回的能力。这张图片显示的是 L. humile 在饮用咖啡因之前和之后的情况。图片来源：Laure-Anne Poissonnier加兰特说："我们正试图让它们更好地找到这些诱饵，因为它们去得越快，回来得越快，它们铺设的信息素轨迹就越多，就会有更多的蚂蚁前来，因此，在它们意识到这是毒药之前，它们就会更快地在蚁群中传播毒饵。"研究方法在实验室里，研究小组用不同浓度的咖啡因进行了实验，以观察其对蚂蚁定位和重访糖溶液能力的影响。他们在丙烯酸表面上用乐高桥和一张 A4 纸搭建了一个测试环境，并在其中滴入了掺有不同浓度咖啡因的蔗糖溶液。加兰特说："我们使用的最低剂量是天然植物中的剂量，中间剂量类似于一些能量饮料中的剂量，最高剂量设定为蜜蜂的半数致死剂量（LD50）喂食这一剂量的蜜蜂有一半会死亡因此对它们来说可能相当有毒。"图中显示的是 L. humile 的巢穴。图片来源：Laure-Anne Poissonnier研究人员利用自动跟踪系统，对蚂蚁的速度及其往返糖奖励的路径的直接性进行了监测。这项研究涉及 142 只蚂蚁，每只蚂蚁都接受了四次测试。在两次试验之间，蚂蚁可以把收集到的食物放在一起，研究人员还移走并更换了纸片，这样蚂蚁就无法沿着自己的信息素线索回到奖励地点。结果和意见在没有咖啡因的情况下，蚂蚁在随后的觅食过程中并没有学会更快地导航到奖励地点，这表明它们没有成功地将奖励地点记入记忆。然而，暴露于低浓度和中浓度咖啡因的蚂蚁觅食效率明显提高，每次觅食时间分别缩短了28%和38%。值得注意的是，最高剂量的咖啡因并没有产生同样的效果。这段视频展示了如何追踪一只蚂蚁。图片来源：Henrique Galante研究人员发现，咖啡因通过提高蚂蚁的觅食效率，而不是提高蚂蚁的觅食速度，缩短了蚂蚁的觅食时间。任何剂量的咖啡因对蚂蚁的速度都没有影响，但接受中低剂量咖啡因的蚂蚁的行进路线没有那么曲折。加兰特说："我们看到的是，它们并没有移动得更快，只是更加专注于自己要去的地方。这表明，他们知道自己想去哪里，因此，他们已经知道了奖励的位置"。咖啡因对蚂蚁的归巢能力（即它们返回巢穴的效率）没有影响，尽管它们每次回家的路径都变得不那么曲折，与咖啡因无关。这些令人鼓舞的结果表明，在控制入侵阿根廷蚂蚁种群的工作中，使用咖啡因提高诱饵吸收率是有潜力的。进一步的研究正在进行中，将在西班牙进行实地测试，并研究咖啡因与毒饵之间可能存在的相互作用。这项研究最近发表在《iScience》杂志上，它可以为通过行为矫正管理入侵物种的更有效策略铺平道路。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

试着从4月17号最新发布的这篇 agent 综述里，提炼了 6 个让 agent 更智能的方法，以及 2种 agent 架构的适

试着从4月17号最新发布的这篇 agent 综述里，提炼了 6 个让 agent 更智能的方法，以及 2种 agent 架构的适用场景。 论文链接是 ，强烈建议每一位对 agent 感兴趣的同好，都去精读几遍。言归正传，下面是我的总结： 一、如何让 agent 更智能 1、明确定义的系统提示,指导智能体的行为和目标 例子:ReAct 方法 在 ReAct 方法中，智能体首先对给定任务进行思考，然后根据这些思考执行动作。这个过程可能会重复进行，直到任务完成。这种方法中的系统提示非常明确，指导智能体首先进行思考，然后行动，这样的循环确保智能体在执行任务时有明确的行为和目标指导。 2、明确的领导和任务分工机制 例子:Embodied LLM Agents Learn to Cooperate in Organized Teams 在这个研究中，团队中的领导智能体对整个团队的效率有显著影响。领导智能体负责指导和分配任务，使得其他智能体可以更专注于执行具体的任务。这种明确的领导和任务分工机制使得团队能够更快地完成任务，减少了无效的沟通和混乱。 3、专门的推理/规划、执行和评估阶段 例子:AgentVerse 方法 AgentVerse 方法中包含了明确的任务执行阶段：招募、协作决策、独立行动执行和评估。这些阶段被严格定义，每个阶段完成后，智能体团队会根据任务进展进行重新组织，确保每个阶段的智能体都最适合当前的工作需求。 4、动态调整的团队结构,根据需要添加或移除智能体 例子:DyLAN 方法 DyLAN 框架通过动态的智能体结构来处理复杂任务，如逻辑推理和代码生成。系统会评估每个智能体在上一轮工作中的贡献，并只将表现最好的智能体保留在下一轮执行中。这种动态调整的团队结构使得智能体团队始终保持最高效率。 5、来自人类或其他智能体的反馈机制 例子:Reflexion 方法 在 Reflexion 方法中，智能体在执行任务的过程中会接收到来自一个语言模型评估器的反馈。这种反馈机制使得智能体能够根据反馈调整自己的行为和策略，从而提高任务完成的成功率和减少错误。例如，如果智能体在执行任务时偏离了正确的轨道，评估器可以指出这一点，并建议智能体如何调整策略以更好地达成目标。这种反馈循环不仅增强了智能体的性能，也提高了其与人类用户的互动质量和信任度。

突破性人工智能方法以10倍的速度识别帕金森病新疗法

突破性人工智能方法以10倍的速度识别帕金森病新疗法 研究人员利用人工智能方法大大加快了发现帕金森病治疗方法的速度。剑桥大学的研究人员设计并使用了一种基于人工智能的策略，以确定能够阻止α-突触核蛋白（帕金森病的特征蛋白）凝结或聚集的化合物。研究小组利用机器学习技术快速筛选了包含数百万个条目的化学库，并确定了五种高效力化合物供进一步研究。全世界有 600 多万人受到帕金森病的影响，预计到 2040 年，这一数字将增加两倍。目前还没有改变病情的治疗方法。筛选候选药物的大型化学文库需要在对患者进行潜在治疗测试之前进行耗费大量时间和金钱，而且往往不成功。利用机器学习提高筛选效率利用机器学习，研究人员能够将初步筛选过程加快十倍，成本降低一千倍，这意味着帕金森病的潜在治疗方法能够更快地到达患者手中。研究结果发表在《自然-化学生物学》（Nature Chemical Biology）杂志上。帕金森病是全球增长最快的神经系统疾病。在英国，现在每 37 个在世的人中就有一个会在一生中被诊断出患有帕金森病。除运动症状外，帕金森病还会影响胃肠道系统、神经系统、睡眠模式、情绪和认知能力，导致生活质量下降和严重残疾。蛋白质负责重要的细胞过程，但当人们患有帕金森病时，这些蛋白质就会失控，导致神经细胞死亡。当蛋白质折叠错误时，它们会形成称为路易体的异常团块，这些团块在脑细胞内堆积，使脑细胞无法正常运作。"寻找帕金森氏症潜在治疗方法的途径之一，需要确定能够抑制α-突触核蛋白聚集的小分子，而α-突触核蛋白是一种与该疾病密切相关的蛋白质，"领导这项研究的优素福-哈米德化学系米歇尔-文德斯科洛教授说。"但这是一个极其耗时的过程仅仅确定一个用于进一步测试的候选先导物就可能需要几个月甚至几年的时间"。虽然目前正在进行治疗帕金森病的临床试验，但没有任何改变病情的药物获得批准，这反映出无法直接针对导致该疾病的分子种类。这一直是帕金森病研究的一大障碍，因为缺乏识别正确分子靶点并与之接触的方法。这一技术差距严重阻碍了有效治疗方法的开发。计算药物筛选的创新剑桥大学团队开发了一种机器学习方法，通过对包含数百万种化合物的化学库进行筛选，找出能与淀粉样蛋白聚集体结合并阻止其增殖的小分子。然后，对少数排名靠前的化合物进行实验测试，以筛选出最有效的聚集抑制剂。从这些实验测试中获得的信息以迭代的方式反馈到机器学习模型中，这样经过几次迭代后，就能确定高效力的化合物。错构疾病中心联合主任文德斯科洛说："我们不是通过实验进行筛选，而是通过计算进行筛选。"通过将我们从初步筛选中获得的知识与我们的机器学习模型相结合，我们能够对模型进行训练，以确定这些小分子上负责结合的特定区域，然后我们可以重新筛选，找到更有效的分子"。利用这种方法，剑桥大学团队开发出了针对聚集体表面口袋的化合物，这些口袋是聚集体本身指数级增殖的原因。这些化合物的效力是以前报道的化合物的数百倍，开发成本也低得多。文德斯科洛说："机器学习对药物发现过程产生了真正的影响它加快了确定最有前途候选药物的整个过程。对我们来说，这意味着我们可以开始多个药物发现项目的工作，而不仅仅是一个。时间和成本的大幅降低使很多事情成为可能，这是一个令人兴奋的时刻。"编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：