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这篇研究论文探讨了利用24小时腕部运动数据来研究和预测人类健康状况与疾病，涉及多所大学的跨学科合作。

GoodfireAI利用可解释性预测哪些基因变异会导致疾病，用真实世界数据验证了预测结果，并发布了涵盖NIH的ClinVar数据库中所有变体的开源数据库。

本文证明，与仅使用标签的微调相比，在阿尔茨海默病检测中，使用合成理由数据进行监督微调在多种配置和模型家族中始终损害预测性能。尽管理由质量很高，这种退化仍然存在，并归因于叙事合理性与判别优化之间的结构性冲突。