隆重推出深度研究（翻译）

原文 2025年2月2日

目前限额很少

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• Plus与Team 每月10请求左右
• Free 原文是“很少”（难道是一条？）

这是一款能运用推理能力，为你整合海量在线信息，完成多步骤研究任务的智能工具。今天起Pro用户即可使用，Plus和Team用户稍后跟上。

在ChatGPT上试试看 (在新窗口打开)

今天，我们在ChatGPT中推出深度研究功能，这是一项全新的智能代理能力，能针对复杂任务在互联网上进行多步骤研究。它能在几十分钟内完成人类需要花费数小时的工作。

深度研究是OpenAI的下一代智能代理，可以独立为你工作——你只需给它一个指令，ChatGPT就能找到、分析和整合数百个在线资源，生成一份研究分析师水平的全面报告。它由即将推出的OpenAI o3模型的某个版本驱动，该版本针对网页浏览和数据分析进行了优化，能运用推理能力在互联网上搜索、解读和分析海量的文本、图像和PDF，并根据遇到的信息灵活调整方向。

知识整合能力是创造新知识的先决条件。因此，深度研究标志着我们在开发通用人工智能（AGI）这一更宏大目标上迈出了重要一步，我们一直认为AGI能够产出开创性的科学研究。

为何打造深度研究

深度研究专为金融、科学、政策和工程等领域从事高强度知识工作，需要深入、精确和可靠研究的人士打造。对于那些精明的消费者，在选购汽车、家电和家具等通常需要仔细研究的商品时，它同样非常有用，能提供高度个性化的推荐。每份输出都完整记录在案，引用清晰，并附有思维概要，方便参考和验证信息。它尤其擅长查找那些需要浏览大量网站才能找到的小众、非直觉信息。深度研究让你只需一个查询，就能卸下并加速复杂、耗时的网络研究工作，从而节省宝贵时间。

深度研究能独立发现、推理和整合来自整个网络的洞见。为了实现这一点，它接受了真实世界任务的训练，这些任务需要使用浏览器和Python工具，训练方法与OpenAI o1（我们的首个推理模型）背后的强化学习方法相同。虽然o1在编码、数学和其他技术领域展现了令人印象深刻的能力，但许多现实世界的挑战需要从各种在线资源中获取广泛的背景和信息。深度研究建立在这些推理能力之上，弥合了这一差距，使其能够应对人们在工作和日常生活中面临的各种问题。

如何使用深度研究

在ChatGPT中，选择消息撰写框中的“深度研究”，然后输入你的查询。告诉ChatGPT你需要什么——无论是流媒体平台的竞争分析，还是关于最佳通勤自行车的个性化报告。你可以附加文件或电子表格，为你的问题添加背景信息。一旦开始运行，侧边栏会显示步骤摘要和使用的来源。

深度研究可能需要5到30分钟才能完成工作，因为它需要时间深入网络。在此期间，你可以离开或处理其他任务——研究完成后，你会收到通知。最终输出将以报告的形式在聊天窗口中呈现——在接下来的几周内，我们还将在这些报告中添加嵌入式图像、数据可视化和其他分析输出，以增强清晰度和背景信息。

与深度研究相比，GPT-4o更适合实时、多模态对话。对于多方面、特定领域 的查询，如果深度和细节至关重要，那么深度研究进行广泛探索并引用每个论断的能力，将快速总结与一份可作为工作成果的、记录详实、经过验证的答案区分开来。

案例

商业需求

GPT-4o

帮我查找过去十年中，按GDP排名的前10个发达国家和前10个发展中国家的iOS和安卓采用率、想学习外语的人口百分比以及移动设备普及率的变化。请将这些信息整理成表格，按列分隔统计数据，并根据ChatGPT目前活跃的市场，为新的iOS翻译App提供目标市场建议。

回答

由于数据限制，要汇编过去十年中，按GDP排名的前10个发达国家和前10个发展中国家的iOS和安卓采用率、想学习外语的人口百分比以及移动设备普及率变化等全面数据，颇具挑战。不过，根据现有信息，我们可以为搭载ChatGPT的新iOS翻译App的目标市场提供一些见解和建议。

按GDP排名的前10个发达国家：

1. 美国
2. 日本
3. 德国
4. 英国
5. 法国
6. 意大利
7. 加拿大
8. 韩国
9. 澳大利亚
10. 西班牙

按GDP排名的前10个发展中国家：

1. 中国
2. 印度
3. 巴西
4. 俄罗斯
5. 印度尼西亚
6. 墨西哥
7. 土耳其
8. 沙特阿拉伯
9. 阿根廷
10. 南非

洞见：

• iOS和安卓采用率： 全球范围内，截至2024年，安卓占据约70.93%的市场份额，iOS约占28.32%。在美国，iOS以58.81%的市场份额领先。日本、加拿大、澳大利亚和英国等其他发达国家也更偏爱iOS设备。相比之下，印度和巴西等发展中国家安卓设备更为普及。
• 对外语学习的兴趣： 虽然没有现成的人口对外语学习感兴趣的具体百分比数据，但Duolingo等语言学习App在全球范围内的流行程度（2024年7月下载量约为1430万次）表明人们对此有浓厚的兴趣。在语言环境多样化或英语不是主要语言的国家，这种兴趣可能更高。
• 过去十年移动设备普及率的变化： 全球手机拥有量显著增长。在美国，智能手机拥有率从2011年的35%增长到2024年的91%。发展中国家的移动设备普及率也经历了显著增长，促进了数字服务的普及。

建议：

考虑到现有数据，并聚焦于ChatGPT目前活跃的市场，以下发达国家是新的iOS翻译App有前景的目标市场：

• 美国： iOS市场份额高，且对外语学习兴趣浓厚。
• 英国： iOS用户基数庞大，且人口多元文化，语言需求多样。
• 加拿大： iOS普及率高，且人口使用双语（英语和法语），对翻译服务的需求不断增长。

在发展中国家中，以下国家值得关注：

• 中国： 尽管安卓占据主导地位，但庞大的人口和对英语及其他语言日益增长的兴趣带来了巨大的机遇。
• 印度： 安卓使用率高，但中产阶级不断壮大，iOS普及率不断提高，且人们对外语学习（尤其是英语）兴趣强烈。
• 巴西： 安卓用户占主导地位，但语言学习App市场庞大，尤其是英语和西班牙语学习App。

聚焦于这些市场，既符合ChatGPT目前的可用性，又能充分利用现有的移动设备普及趋势和语言学习兴趣。

深度研究

帮我查找过去十年中，按GDP排名的前10个发达国家和前10个发展中国家的iOS和安卓采用率、想学习外语的人口百分比以及移动设备普及率的变化。请将这些信息整理成表格，按列分隔统计数据，并根据ChatGPT目前活跃的市场，为新的iOS翻译App提供目标市场建议。

回答

按GDP排名的前10个发达经济体 – 智能手机操作系统份额、语言学习兴趣和移动设备普及率增长

国家	iOS市场份额	安卓市场份额	对新语言的兴趣（占人口的百分比）	移动设备普及率变化（2013→2023）
美国（USA）	~58% iOS vs 42% 安卓	（见左栏）	**高：**70%的人后悔失去了外语能力（表明有强烈的提升意愿）	**56%→82%**智能手机普及率（↑26个百分点）
日本	~69% iOS vs 31% 安卓	（见左栏）	**高：**超过50%的人想学习英语	~30%→79%（约）（↑约50个百分点）
德国	~39% iOS vs 60% 安卓	（见左栏）	**高：**86%的欧洲人认为每个人都应该至少会说一门外语（对语言持强烈积极态度）	40%→82%（↑42个百分点）
英国（UK）	~52% iOS vs 47% 安卓	（见左栏）	**中等-高：**约73%的人有一定兴趣（只有27%的人对新语言“没兴趣”）	62%→82%（↑20个百分点）
法国	~35% iOS vs 64% 安卓	（见左栏）	**高：**86%（欧盟平均水平）赞成多语制；英语被广泛视为重要	42%→83%（↑40个百分点）
意大利	~30% iOS vs 69% 安卓	（见左栏）	**高：**86%（欧盟平均水平）赞成语言学习；四分之一的人后悔没有学习另一门语言	41%→85%（↑44个百分点）
加拿大	~60% iOS vs 40% 安卓	（见左栏）	**中等：**许多人会说双语（英语/法语）；对第三语言的兴趣日益增长（无近期百分比数据）	56%→~80%（↑约24个百分点）（估计值，与美国相似）
韩国	~24% iOS vs 76% 安卓	（见左栏）	**中等：**重视英语教育；约40%的青少年正在学习英语	73%→~95%（↑约22个百分点）– 2013年普及率已非常高（现已接近饱和）
澳大利亚	~55% iOS vs 45% 安卓	（见左栏）	**中等：**约70%的人认为学习语言很有价值（英语占主导地位，但对亚洲语言的兴趣日益增长）	65%→~85%（↑约20个百分点）（估计值，智能手机使用率高）
西班牙	~20% iOS vs 79% 安卓	（见左栏）	**高：**88%的西班牙人在学校学习过外语（如英语）；文化兴趣浓厚	55%→~85%（↑约30个百分点）（估计值，接近西欧同等水平）

按GDP排名的前10个发展中/新兴经济体 – （已考虑ChatGPT的可用性）

国家	iOS市场份额	安卓市场份额	对新语言的兴趣（值得注意的统计数据）	移动设备普及率变化（2013→2023）
中国 （ChatGPT受限）	~24% iOS vs 75% 安卓	（见左栏）	**非常高：**数亿人正在学习英语（但ChatGPT未正式开放）	47%→68%（↑21个百分点）
印度	~4% iOS vs 95% 安卓	（见左栏）	**高：**英语在许多学校是必修课；经济动机强烈（80%的人认为英语与更高收入相关）	~5%→46%（↑约41个百分点）（智能手机普及率大幅跃升）
巴西	~18% iOS vs 82% 安卓	（见左栏）	**高：**对英语需求巨大 – 只有约5%的人会说英语，但大多数人认为英语是关键技能	26%→67%（↑40个百分点）
俄罗斯 （ChatGPT受限）	~30% iOS vs 69% 安卓	（见左栏）	**中等：**学习英语很普遍（学校必修课）；存在兴趣，但ChatGPT的可用性尚不确定	36%→74%（↑38个百分点）
墨西哥	~24% iOS vs 76% 安卓	（见左栏）	**高：**学习英语的愿望强烈，以便在美国工作/移民；约50%的学生在学校学习英语（估计值）	37%→62%（↑25个百分点）
印度尼西亚	~12% iOS vs 88% 安卓	（见左栏）	**高：**英语被视为入门技能；政府有提高英语水平的计划	<30%→68%（↑约40个百分点）
土耳其	~15% iOS vs 85% 安卓（估计值）	（见左栏）	**高：**英语备受重视（在教育中普及）；**80%**的人认为英语与更好的工作相关	30%→75%（↑45个百分点）
沙特阿拉伯	~24% iOS vs 76% 安卓	（见左栏）	**中等：**英语普及率高；92%的智能手机拥有率（许多人已经能说英语/阿拉伯语双语）	73%→~95%（↑约22个百分点）（早期采用者；现已接近饱和）
南非	~16% iOS vs 83% 安卓	（见左栏）	**高：**多语言社会；英语和南非荷兰语与本土语言一起教授 – 学习其他语言的文化动力	40%→~60%（↑约20个百分点）（估计值，稳步增长）
阿根廷	~12% iOS vs 88% 安卓	（见左栏）	**高：**对英语兴趣浓厚（阿根廷在拉丁美洲的英语水平方面处于领先地位）	31%→~70%（↑约39个百分点）（估计值，随着智能手机普及率的提高而急剧上升）

来源： 智能手机操作系统份额数据来自StatCounter/Statista数据（2023-24年）。语言兴趣指标来自Preply、Eurobarometer、Babbel等机构的调查（例如，英国73%的人感兴趣；美国70%的人后悔缺乏语言能力；日本> 50%的人想学英语；培生全球调查）。移动设备普及率以智能手机拥有率百分比衡量 – 发展中市场增长显著（例如巴西+40个百分点），发达市场普及率已饱和（例如英国~82%），以上数据均为过去十年的变化。

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建议： 综上所述，新的ChatGPT驱动的iOS翻译App的首要目标市场应为那些iOS用户基数大且语言学习需求强劲 ，同时ChatGPT又可用的国家。值得注意的是，日本、美国、英国、加拿大和澳大利亚 脱颖而出，成为首选。这些市场兼具iOS高普及率（50-60%+份额）和对语言学习的极大热情——例如，日本iPhone的统治地位和学习英语的普遍愿望使其成为理想之选。美国、英国、加拿大和澳大利亚等英语国家，尽管是单一语言社会，但也表现出对学习其他语言（如西班牙语或法语）的浓厚兴趣，且智能手机普及率均超过80%，拥有数百万iPhone用户。

在新兴经济体中，墨西哥和巴西 是值得关注的次要目标：尽管安卓占主导地位，但庞大的人口意味着存在数千万iPhone用户，且出于职业和教育原因，人们对英语的兴趣非常高。这些拉丁美洲市场（ChatGPT在这些市场可用）可能会为仅限iOS的App带来强劲的采用率，尤其考虑到人们学习英语的动力。相反， 中国和俄罗斯的可行性较低——中国的操作系统份额偏向安卓，且ChatGPT未正式在中国大陆上线，而俄罗斯则面临准入和监管方面的不确定性。

总而言之，重点关注iOS用户多、崇尚学习的市场：日本和西方国家（美国、英国、加拿大、澳大利亚，以及收入较高的欧洲国家，如德国 和法国，程度稍逊）应为第一梯队目标。它们将强大的iOS使用率与积极的语言学习态度相结合。第二梯队包括人口众多的发展中市场（墨西哥、巴西，或许还有 沙特阿拉伯，因为其iPhone普及率历来很高），这些市场对英语的兴趣浓厚——一旦App在主要市场获得 traction，就可以着手开拓这些市场。这种策略确保App在平台（iOS）存在感和用户对翻译/语言工具的需求最匹配的市场推出，最大限度地提高采用率和增长潜力。

深度研究对提示做出了高度详细的响应，并排提供了前10个发达国家和前10个发展中国家的具体国家/地区数据，方便参考和比较。它利用这些信息，提供了信息充分且可用的详细市场进入建议。

大海捞针

GPT-4o

我很久以前看过一部电视剧。我忘记名字了，但我记得其中一集的情节。你能帮我找到剧名吗？我记得其中一集的情节如下：

• 两个男人玩扑克。一个人在另一个人叫他下注后弃牌。弃牌的那个人实际上牌很好，但中了诈唬。第二局，同一个人再次弃牌，但这次牌很差。
• 一个男人被锁在房间里，然后他的女儿敲门。
• 两个男人去一家肉店，其中一个人带了一瓶伏特加作为礼物。

请深入网络搜索，找到完全符合上述情节的电视剧集

回答

根据你提供的细节，你说的似乎是电视剧《Servant》。这部心理恐怖剧由托尼·巴斯加洛普创作，M·奈特·沙马兰担任执行制片人，于2019年在Apple TV+首播。剧情围绕费城一对夫妇展开，他们在经历了一次重大损失后，聘请了一位年轻的保姆，由此引发了一系列令人不安的事件。

在其中一集中，有一个场景是两个角色进行了一场紧张的扑克游戏，其中一个角色尽管手持好牌，却在对方诈唬后弃牌。在另一个场景中，一个男人发现自己被锁在房间里，不久后他的女儿敲门。此外，还有两个角色拜访了一家肉店，其中一人送了一瓶伏特加作为礼物。

如果这些情节与你的记忆相符，那么《Servant》很可能就是你所想的那部剧。

深度研究

我很久以前看过一部电视剧。我忘记名字了，但我记得其中一集的情节。你能帮我找到剧名吗？我记得其中一集的情节如下：

• 两个男人玩扑克。一个人在另一个人叫他下注后弃牌。弃牌的那个人实际上牌很好，但中了诈唬。第二局，同一个人再次弃牌，但这次牌很差。
• 一个男人被锁在房间里，然后他的女儿敲门。
• 两个男人去一家肉店，其中一个人带了一瓶伏特加作为礼物。

请深入网络搜索，找到完全符合上述情节的电视剧集

回答

所有三个描述的事件都发生在**Starz剧集《相对宇宙》第一季第4集“殊途同归”**中。在这一集中：

• 扑克游戏诈唬： 来自维度2的霍华德·西尔克与来自维度1的、性格温和的对应版本玩扑克。他嘲讽对方下注，但霍华德-1在中了诈唬后，弃掉了一手好牌（他有一对顶对）。在下一局中，霍华德-1再次弃牌（这次弃对了，牌很差）。
• 被锁在房间里 & 女儿敲门： 霍华德-1被霍华德-2锁在一间公寓里。这时传来敲门声——是霍华德-2的女儿安娜，她喊着“爸爸”。她说她母亲在医院，然后拉着“霍华德”出去，但她没有意识到他是她父亲的另一个版本。
• 肉店送伏特加： 后来，霍华德-2和彼得·奎尔拜访了一位老盟友海因里希，他的肉店就在那里。霍华德-2带了一瓶俄罗斯标准伏特加作为礼物。海因里希高兴地拿出酒杯，说他很怀念这东西，然后他们举杯祝酒。

所有这些时刻都是**“殊途同归”（《相对宇宙》第一季第4集）**中的情节要点，证实了它就是所指的那一集。

来源： 《相对宇宙》维基上的剧集摘要详细描述了扑克诈唬、与女儿在房间里相遇以及肉店伏特加酒的场景，所有这些都发生在** 第一季第4集：“殊途同归”**中。

在这个例子中，深度研究收到一个模糊的查询，即使是人类也很难找到答案，因为没有关键词可以轻易揭示查询的答案。深度研究能够创造性地、坚持不懈地搜索，直到找到完全符合条件的结果。

医学研究

GPT-4o

深入研究一下通过直接修改四种山中因子的蛋白质序列来提高OSKM重编程效率的尝试。列出你找到的所有相关论文、作者、使用的方法和结果。研究蛋白质变化和论文中相应结果的模式，并列出科学家修改以提高效率的前3个结构域，以及他们认为这些变化有效的原因。

回答

对山中因子（Oct4、Sox2、Klf4和c-Myc，统称为OSKM）的蛋白质序列进行直接修饰，以提高体细胞重编程为诱导多能干细胞（iPSC）的效率，这方面的研究已有所探索。以下是相关研究的摘要，包括作者、方法和主要发现：

1. Klf4亚型研究

• 作者： Knut Woltjen等人
• 方法： 研究不同Klf4亚型对重编程效率的影响。
• 结果： 研究发现Klf4的长度会影响重编程结果。具体而言，由于起始密码子不同，Klf4蛋白的长度相差9个氨基酸，不同实验室使用了不同的亚型。亚型的选择影响了重编程效率，这表明Klf4中特定的蛋白质序列变异可以调节重编程过程。

2. 带有聚精氨酸标签的重组OSKM蛋白研究

• 作者： “小分子在体细胞重编程中的应用”中引用的研究人员。
• 方法： 利用带有细胞穿透性聚精氨酸序列标签的重组OSKM蛋白，促进细胞摄取，无需基因改造。
• 结果： 带有标签的重组蛋白成功进入细胞并诱导重编程，无需转移遗传物质。然而，该方法效率低下，需要大量的重组蛋白，限制了其广泛应用。

3. Oct4变体研究

• 作者： “Oct-4”中引用的研究人员。
• 方法： 比较Oct4与其近亲Oct1和Oct6在诱导多能性方面的能力。
• 结果： 研究表明，虽然Sox2、Klf4和c-Myc可以被各自的家族成员取代，但Oct4的近亲Oct1和Oct6未能诱导多能性。这突显了Oct4在POU转录因子中诱导多能性的独特性，表明Oct4中特定的序列对其在诱导多能性中的功能至关重要。

蛋白质修饰和重编程效率的模式

在这些研究中，关于山中因子的修饰及其对重编程效率的影响，出现了一些模式：

• 亚型选择： 特定蛋白质亚型的选择，如Klf4的长度变体，会显著影响重编程结果。这表明，即使蛋白质序列的微小差异也会改变诱导多能性的效率。
• 蛋白质标记： 在OSKM蛋白上添加细胞穿透性序列，如聚精氨酸标签，有助于它们在无需基因改造的情况下进入细胞。虽然这种方法可以诱导重编程，但通常需要高蛋白浓度，且效率可能较低。
• 因子特异性： 与其近亲Oct1和Oct6相比，Oct4的独特有效性突显了特定蛋白质序列在重编程中的重要性。这表明，这些因子中的某些结构域对其在诱导多能性中的功能至关重要。

为提高重编程效率而修改的前三个结构域

根据研究和观察到的模式，山中因子中以下结构域是提高重编程效率的常见目标：

1. DNA结合域：

• 修改原因： 改变DNA结合域可以提高因子对重编程关键靶基因的特异性和亲和力。例如，选择可能在其DNA结合域中存在变异的Klf4特定亚型，可以影响重编程效率。

2. 转录激活域：

• 修改原因： 修改转录激活域可以提高因子的转录活性，从而上调维持多能性所必需的基因。增强这些结构域可以促进靶基因的表达，从而提高重编程效率。

3. 核定位信号（NLS）：

• 修改原因： 增强这些因子中的NLS可确保它们有效地转运到细胞核中，从而发挥其功能。改善核定位可以提高这些因子在其作用位点的可用性，从而提高重编程效率。

研究人员认为这些修饰是有效的，因为它们优化了山中因子的功能能力，确保它们更有效地激活将体细胞重编程为iPSC所需的基因网络。

深度研究

回答

深入研究一下通过直接修改四种山中因子的蛋白质序列来提高OSKM重编程效率的尝试。列出你找到的所有相关论文、作者、使用的方法和结果。研究蛋白质变化和论文中相应结果的模式，并列出科学家修改以提高效率的前3个结构域，以及他们认为这些变化有效的原因。

引言： 使用山中OSKM因子（Oct4、Sox2、Klf4、c-Myc）进行细胞重编程的效率众所周知地低下（在人类成纤维细胞中通常< 0.1%）。因此，研究人员对这些蛋白质的序列进行了工程改造，以提高其重编程活性。下面我们回顾一下直接修改OSKM蛋白序列的关键研究（涵盖小鼠、人类和其他系统）——通过结构域融合、点突变、截断或因子替换——以增强iPSC的诱导。为全面起见，包括了成功和不成功的修饰。我们首先列出主要论文，然后讨论其方法、结果和新兴主题。

关键研究（按时间顺序概述）：

1. Takahashi & Yamanaka (Cell, 2006) – “通过特定因子诱导小鼠胚胎和成体成纤维细胞培养物产生多能干细胞。”（Kazutoshi Takahashi、Shinya Yamanaka；2006年8月25日）。OSKM诱导iPSC的里程碑式发现（基线OSKM，无蛋白质修饰）。
2. Nakagawa等人 (PNAS, 2010) – “通过转化缺陷型Myc促进直接重编程。”（Masato Nakagawa等人；2010年8月10日）。证明使用**Myc变体 **（致瘤性降低的L-Myc或c-Myc点突变体）可提高iPSC生成效率，同时最大限度地减少致瘤性。
3. Wang等人 (EMBO Reports, 2011) – “通过高性能工程因子重编程小鼠和人类体细胞。”（Yang Wang等人；2011年4月）。创建了* 与VP16转录激活域融合的合成OSKM因子*，在小鼠和人类细胞中均实现了显著更高的重编程效率。
4. Hirai等人 (Stem Cells, 2011) – “通过MyoD转录激活域进行染色质重塑，从而大幅加速核重编程。”（Hiroyuki Hirai等人；2011年）。将 MyoD激活域与Oct4融合，显示出更快的重编程速度（MEF中效率为5%）和改善的染色质开放性。
5. Hirai等人 (PLOS ONE, 2012) – “在无血清培养基中使用MyoD转录激活域高效生产iPS细胞。”（Hiroyuki Hirai等人；2012年3月30日）。优化了MyoD-Oct4融合蛋白（“M3O”）的培养条件，在小鼠成纤维细胞中实现了**~26%** 的iPSC产量，而野生型Oct4的产量约为2%，在人类细胞中，M3O的产量约为7%，而OSKM的产量为1%。
6. Hammachi等人 (Cell Reports, 2012) – “Oct4的转录激活足以维持和诱导多能性。”（Fella Hammachi等人；2012年7月）。表明* 与激活域融合的Oct4*（如VP16）可以维持多能性；Oct4-VP16嵌合体可以取代重编程中的野生型Oct4，表明Oct4的激活功能是关键。
7. Kong等人 (Nucleic Acids Res, 2015) – “RK基序和连接区段之间的功能相互作用决定了Oct4-DNA的识别。”（Xiangqian Kong等人；2015年5月）。通过突变Oct4的POU连接区中的抑制性残基，鉴定了DNA结合域中重编程效率提高约3倍的**功能获得型Oct4点突变体 **。
8. Shah、Narayan、Ptashne等人 (Cell Reports, 2017) – “OCT4和SOX2在人类成纤维细胞重编程中充当转录激活因子。”（Shivangi Shah、Santosh Narayan、Mark Ptashne等人；2017年8月）。证明Sox2-VP16（激活因子融合蛋白） 加速并提高了人类iPSC的形成，尤其是在更难重编程的年长供体细胞中。相反，阻遏物融合蛋白（Sox2-HP1）完全阻止了iPSC的形成。
9. Hou等人 (Nucleic Acids Res, 2020) – “与DNA和RNA的同时结合促进了Sox2的多能性重编程活性。”（Linlin Hou等人；2020年4月）。在Sox2的C端结构域中发现了一个RNA结合基序（RBM） ，该基序对重编程至关重要。删除这个60个氨基酸的基序（Sox2-ΔRBM）是一项不成功的修饰，产生的iPSC集落减少了约36倍，突显了RBM的重要性。
10. Borisova等人 (iScience, 2022) – “结构发现的KLF4变体加速并稳定了向多能性的重编程。”（Evgeniia Borisova等人；2022年1月）。对 Klf4锌指结构域进行了丙氨酸扫描，发现一种突变体（Klf4-L507A）在小鼠和人类细胞中均使重编程效率大致翻倍 ，并加速了iPSC集落的形成。
11. Akifuji等人 (Sci. Reports, 2021) – “MYCL通过MYC Box 0和2结构域促进iPSC样集落的形成。”（Chiaki Akifuji等人；2021年12月）。探究了L-Myc优于c-Myc的原因。缺失研究表明，Myc的Box0和Box2结构域 对于高效重编程至关重要（L-Myc中缺失任何一个结构域都会阻止iPSC的形成）。这解释了L-Myc与c-Myc相比，具有更高的功效和更低的致瘤性。

（以上是具有代表性的研究；其他参考文献和详细信息穿插在下面的讨论中。）

蛋白质修饰策略与发现：

• 将转录激活域与山中因子融合： 一种反复出现的策略是将OSKM因子赋予超激活结构域，以更强有力地驱动多能性基因的表达。疱疹病毒VP16酸性激活域是一种常见的选择——它能有力地募集转录机制。 * Wang等人（2011年）率先表明，将VP16与Oct4、Sox2或Nanog融合，可以创建“超活性”因子，从而显著提高重编程效率。在小鼠胚胎成纤维细胞（MEF）中，用Oct4-VP16取代Oct4，iPSC集落数量增加了约 78倍（236个 vs 3个集落）。Sox2-VP16带来了约36倍的提升，添加Nanog-VP16进一步提高了效率（包含三个VP16融合蛋白的四因子组合产生的集落数量是野生型OSKM的100倍）。值得注意的是，后来的研究表明，即使 仅使用Oct4-VP16（即使没有Sox2/Klf4/Myc），也能以~0.2-0.3%的效率重编程MEF——与完整的OSKM组合相当。同样， Hammachi等人（2012年）* 发现，将强激活因子与Oct4连接可以维持多能性：Oct4-VP16融合蛋白可以维持ESC的自我更新并诱导iPSC，而Oct4-HP1（异染色质蛋白1）融合蛋白（抑制转录）则无法重编程细胞。这些研究确立了Oct4和Sox2在重编程过程中主要充当 转录激活因子，而放大它们的激活域可以大大提高效率。

  另一种成功的融合策略是将成肌转录因子MyoD的结构域连接上去。Hirai等人（2011年，2012年） *创建了一种Oct4-MyoD嵌合体（称为“M_3O ”），他们假设这种嵌合体能更好地重塑染色质。事实上，M_3O与SKM在2011年重编程了约5%的MEF。在后续的无血清、低密度培养中，Hirai 2012使用M_3O+SKM实现了*25-30%**的效率——与相同条件下野生型Oct4（OSKM）的~ 2%相比，这是一个巨大的飞跃。M_3O被证明甚至优于Oct4的大型VP16融合蛋白，这表明MyoD TAD特别适合打开胚胎基因位点。值得注意的是，M_3O在人类成纤维细胞中也有效（产量约为7%，而OSKM为1%），显示出跨物种的功效。这些融合方法一致表明， 增强Oct4/Sox2的转录激活能力是克服重编程障碍的有效途径。

  不成功的结构域融合： 并非所有因子都能从添加的结构域中获益——结果取决于因子的作用。Wang等人报告称，将VP16与Klf4融合或单独表达VP16并 未提高重编程效率，这意味着Klf4的天然功能或表达水平在他们的系统中并非限制因素。同样，将阻遏结构域（HP1）与Sox2融合完全 阻止了iPSC的形成，突显了Sox2的激活（而非抑制）是必需的。这些对照实验强化了只有特定的修饰（强激活因子与Oct4/Sox2/Nanog融合）才能提高效率，而错误地引导因子的功能可能会使活性丧失。

• 结构域的点突变和内部缺失： 一种更精细的方法是突变OSKM蛋白内的特定氨基酸或结构域，以解除抑制性调控或改善DNA结合。* Oct4 (POU5F1)* 一直是主要目标。Oct4包含一个双分DNA结合POU结构域（POUs和POUh亚结构域，由一个柔性连接区隔开）和几个调控基序。* Kong等人（2015年）*发现Oct4连接区中的突变可以增强其DNA结合和重编程功能 。他们表明，连接区中的谷氨酸残基（如小鼠Oct4中的E210/E217）与DNA结合“RK基序”（富含精氨酸-赖氨酸的环）形成分子内接触，并部分抑制Oct4与DNA结合的能力。通过丙氨酸取代破坏这些接触（如小鼠中的Oct4-E219A，对应于人类的E210A），使Oct4能够更积极地结合靶基因。Oct4三重突变体（连接区中的三个谷氨酸变为丙氨酸）的重编程效率比野生型高约 3倍。这些功能获得型Oct4突变体仍然需要辅助因子Sox2/Klf4，但显著提高了集落产量。这一趋势突显了调整Oct4的DNA界面 （通过添加外源性TAD或去除自抑制元件）可以改善多能性网络的激活。

  Oct4的翻译后修饰位点也一直是目标。Brumbaugh等人（PNAS 2012） 鉴定了人OCT4的DNA结合同源异型结构域中的两个磷酸化位点（T234、S235），它们的修饰会损害Oct4的功能。他们表明，磷酸化模拟突变体（T234E/S235E）的功能大大受损——它产生的iPSC集落 远少于野生型Oct4（几乎没有集落形成，表明功能丧失）。相反，不可磷酸化突变体（T234A/S235A）的性能至少与野生型一样好（在某些试验中略好）。这些结果表明， Oct4同源异型结构域的磷酸化通过减少DNA结合来负调控重编程效率 。因此，突变Oct4以阻止磷酸化，可以将Oct4维持在更活跃的DNA结合状态，从而有利于重编程（而强制持续磷酸化则有害）。

  Sox2 具有HMG DNA结合域和一个C端转录激活区。有趣的是， Hou等人（2020年）最近的一项发现揭示，Sox2还在其C端含有一个RNA结合基序（RBM） ，该基序有助于重编程。删除这个60个残基的RBM（创建Sox2-ΔRBM）会严重降低iPSC产量——相对于野生型Sox2，集落减少了36倍 。作者表明，Sox2的RBM使其能够在仍与DNA结合的同时结合某些RNA，这有助于在重编程过程中沉默体细胞基因和激活多能性基因。这是一次 不成功的修饰尝试（它阻碍了重编程），但它识别出一个对Sox2的重编程活性至关重要的新结构域 。它告诫说，在不了解结构域功能的情况下删除或改变结构域可能会使因子活性丧失——在本例中，Sox2协调RNA加工的能力是高效诱导iPSC的关键。

  Klf4 是一种锌指（ZnF）转录因子，其C端有三个C2H2 ZnF，负责DNA结合。Borisova等人（2022年） 对Klf4的ZnF区域进行了系统的诱变，以寻找能够加速重编程的变体。他们鉴定出一个单一的取代，Klf4-L507A ，该取代显著提高了性能。预测位置507（在第三个锌指中）的亮氨酸与DNA接触；将其突变为丙氨酸可能会改变蛋白质-DNA界面。在重编程分析中，Klf4-L507A始终如一地 更快地产生iPSC集落，且效率约为野生型Klf4的两倍。例如，在Nanog-GFP报告基因MEF中，用Klf4-L507A转导的细胞中，约60%在第25天成为Nanog+ iPSC集落，而野生型Klf4的比例约为30%。这种突变体也适用于人类成纤维细胞，以增加TRA-1-60+多能集落的形成。从机制上讲，L507A显示出增强的与多能性基因启动子（如Klf5）的结合，并可能稳定Klf4的DNA接触构象。有趣的是，Klf4的大多数其他丙氨酸突变体要么没有影响，要么 降低了重编程效率（有几种完全阻止了集落的形成）。ZnF结构域的整个缺失同样消除了Klf4诱导iPSC的能力（例如，缺少两个锌指的突变体无法重编程）。因此， Klf4的DNA结合域可以进行精细调整——一个特定的变化提高了效率，但许多其他变化破坏了关键的DNA接触。L507A的成功突显了结构引导的突变如何产生“超活性”重编程因子。

• 修饰c-Myc以增强和更安全地重编程： 原癌基因c-Myc可将重编程效率提高约10-40倍，但其使用会增加致瘤风险。研究人员试图改变Myc的蛋白质序列，以保留重编程功能，同时降低其致癌潜力。 Nakagawa等人（2010年）做出了开创性的观察，即L-Myc（致瘤性较低的Myc家族成员）可以取代c-Myc，以比c-Myc 更有效和更特异地促进iPSC的生成。在人类成纤维细胞中，L-Myc比c-Myc产生更高的iPSC产量，在小鼠嵌合体中，L-Myc未诱导肿瘤，而c-Myc诱导了肿瘤。他们还测试了 转化缺陷型c-Myc突变体：值得注意的是 W136E（Myc的Myc Box II结构域中的点突变）和 ΔN2（Myc的N端Myc Box II区段的缺失）。这些突变体几乎没有转化活性，但Nakagawa等人发现它们仍然增强了iPSC的形成 ——事实上，它们比野生型c-Myc更有效地促进了人类iPSC集落的形成。这一惊人的结果表明，Myc的重编程功能可以与其致癌功能解耦。从机制上讲，c-Myc的N端Myc Box结构域（MBI和MBII）驱动增殖和肿瘤发生，而显然相同或重叠的区域也有助于重置细胞身份；转化缺陷型突变体可能仍然激活促进重编程所需的增殖/凋亡基因，但不会触发肿瘤形成程序。这些发现促使人们在iPSC方案中广泛采用L-Myc，以避免使用c-Myc。

  在此基础上，Akifuji等人（2021年）通过系统地删除保守的Myc Box（MB）结构域，剖析了为什么 L-Myc优于c-Myc。Myc蛋白有六个MB结构域（MB0-MB5），介导蛋白质-蛋白质相互作用。Akifuji的团队比较了人类细胞中c-Myc与L-Myc突变体的重编程能力。他们发现 两个结构域——MB0和MB2——对于高效诱导iPSC绝对是必需的，尤其是在L-Myc中。从L-Myc中删除MB0或MB2会完全阻止 集落的形成（根本没有iPSC），而删除其他结构域的影响较小。在c-Myc中，MB2的缺失也有害，但MB0的缺失更易耐受（与L-Myc不同）。这表明L-Myc的优越性能源于其MB0运作方式的功能差异。蛋白质组学分析表明，L-Myc的 MB0结构域独特地调高了细胞粘附和MET（间充质-上皮转化）相关基因的表达，从而有助于早期的重编程转换。另一方面，MB2有助于在c-Myc和L-Myc中募集RNA加工因子，从而影响重编程过程中的蛋白质合成和细胞生长。因此， MB0和MB2结构域成为Myc驱动的重编程效率的关键效应因子。这些见解解释了L-Myc（具有完整的MB0和MB2，但致瘤性较低） 为何处于最佳状态：它触发了有助于重编程的增殖和MET过程，而不会强烈激活与c-Myc相关的致瘤途径。从蛋白质工程的角度来看，人们可以设想设计一种c-Myc变体，模仿L-Myc的结构域功能——有效地利用MB0/MB2，同时禁用MB1/MBII的促肿瘤元件——作为最佳的重编程因子。事实上，2010年研究中的MBII中的c-Myc-W136E突变体就是这种部分解耦的一个例子。

  其他Myc修饰： 一些研究小组干脆完全省略了c-Myc（以避免其风险），但这通常会使效率下降10-100倍。另一些研究小组尝试了小分子Myc替代物或调控Myc表达，但这些都属于蛋白质序列变化之外的范畴。 L-Myc替换和MBII突变体仍然是对Myc因子本身进行的主要蛋白质水平调整，从而改善了重编程结果。

趋势和有效策略： 从这些研究中可以明显看出一些趋势。一个主要主题是，**提高核心多能性因子（Oct4、Sox2、Nanog）的转录激活能力 **可以产生更多的iPSC。无论是通过融合有效的激活域（VP16、MyoD TAD），还是通过去除抑制性磷酸化位点和自抑制接触，目的都是更强有力、更迅速地驱动内源性多能性基因的表达。这通常转化为更高和更早的多能性基因网络激活，从而在更短的时间内产生更多集落。例如，VP16融合因子比野生型因子更快地重新激活沉默的多能性位点。因此， 增强转录激活是一种反复出现的成功策略。与此同时，优化OSKM的DNA结合相互作用 是另一种富有成效的方法——与靶位点结合具有更高亲和力或特异性的Oct4和Klf4突变体产生更多的iPSC集落。本质上，使这些因子更擅长找到并开启正确的基因，可以改善重编程。

另一个趋势是调节因子结构域，将“良好”的重编程功能与“不良”的副作用分离开来 。c-Myc就是一个例证：降低Myc的致瘤转化活性（如去除MBII），同时保持其促增殖活性的修饰，既能提高重编程效率，又能提高安全性。同样，Kong等人鉴定的一个Oct4突变体（Oct4-E208A）显示出更高的重编程效率，而没有破坏其他必要的蛋白质-蛋白质相互作用，本质上是一种更纯粹的激活功能。相比之下，一些修饰教会了我们 不该改变什么：例如，删除Sox2的RBM会削弱重编程，表明该结构域的积极作用；同样，某些Klf4 ZnF突变体消除了活性，表明这些残基是不可或缺的。在分析中纳入此类“不成功”的尝试，有助于查明哪些结构域是绝对必需的，哪些结构域可以进行工程改造以获得功能增益。

最常靶向的结构域： 从收集到的数据来看，以下三个蛋白质区域是为提高OSKM功能而努力时最常修饰的区域：

1. 转录激活域（TAD）： 虽然OSKM因子有自己的激活域，但研究人员经常添加异源TAD来放大其效果。病毒VP16 TAD 是典型的例子，在多项研究中用于Oct4、Sox2、Nanog融合蛋白。MyoD TAD （来自肌肉TF的强酸性激活因子）是另一种，用于Hirai的Oct4-M_3O中。这些结构域大量募集共激活因子（p300/CBP、Mediator等），因此修饰后的因子可以有力地开启体细胞染色质通常会沉默的多能性基因。TAD融合之所以有效，是因为它绕过了表观遗传激活中的一些限速步骤——例如，Oct4-VP16可以以低于野生型Oct4的蛋白质水平激活内源性OCT4和NANOG位点。总之， VP16和其他外源性TAD 是OSKM中流行的且有效的添加物，通常可使效率提高一个数量级（例如，集落数量增加10-100倍）。这种策略在多个实验室的跨物种（小鼠和人类）研究中取得成功，使得TAD融合成为迄今为止发现的最有影响力的修饰类型。
2. DNA结合域和连接区（Oct4 POU结构域和Klf4锌指）： OSKM中与DNA接触的部分——及其相邻的调控基序——是另一个经常关注的焦点。Oct4的POU结构域已通过两种方式进行工程改造：（i） 小沟结合RK基序或其连接区中的表面突变，这增加了DNA结合亲和力，并产生了更有效的重编程；以及（ii）防止抑制性修饰 （如同源异型结构域中的Oct4 T234/S235磷酸化），以保持DNA结合的稳健性。这些修饰针对的是Oct4作为转录因子的“核心业务”：通过确保Oct4更积极地结合正确的基因（通过结构变化或去除会削弱结合的磷酸基团），可以更轻松地重置细胞命运。Klf4的锌指结构域与之类似—— KLF4-L507A突变体改变了第三个ZnF的界面，显然允许在多能性基因启动子上进行更紧密或更持久的结合。这种突变体使iPSC产量翻了一番，甚至使产生的iPSC在Nanog表达方面更加同质，表明重编程质量得到了提高。总的来说， 突变DNA接触残基 （在Oct4和Klf4的案例中是积极的）或POU因子之间的结构域交换（例如，Oct4与效果较差的Oct6之间的交换，正如一些研究中所考察的那样）一直是常见的实验。反复出现的结果是，DNA结合域中相对较小的变化会对重编程效率产生巨大的影响——可能是因为结合位点亲和力/特异性是OSKM如何有效地激活内源性多能性基因的关键决定因素。
3. Myc的N端Myc Box结构域（尤其是MB0和MBII）： 对于c-Myc（及其变体L-Myc），转录激活域中的Myc Box区域 是调节重编程与转化的关键调节因子。许多研究（Nakagawa 2010，Akifuji 2021）都认为 MBII (Myc Box II) 是促进重编程所必需的，但也应对Myc的致瘤效应负责。MBII中的点突变W136E破坏了与组蛋白乙酰转移酶复合物（TRRAP/p400）的相互作用——这消除了转化，但仍然允许重编程辅助。与此同时， MB0（Myc Box 0，一个鲜为人知的位于N端最末端的结构域）成为L-Myc中另一个主要贡献者。MB0在c-Myc和L-Myc之间略有不同，Akifuji等人发现它影响细胞粘附基因表达和重编程过程中的MET。由于 MB0和MBII (MB2) 是修饰Myc行为的“热点”，因此它们是Myc工程研究中最常改变的结构域。研究人员要么替换整个因子（c-Myc → L-Myc，有效地改变MB0/MBII的背景），要么在这些结构域中创建特定的突变体/缺失。这些修饰的有效性不仅通过集落计数来衡量，还通过iPSC的 质量和安全性来衡量。例如，使用L-Myc（具有完整的MB0，但致瘤性固有地减弱）产生的iPSC系有助于小鼠生殖系，且没有肿瘤。因此，靶向Myc的MB结构域已成为 提高重编程风险-收益比的有效策略——在保持高效率的同时，降低癌症风险。

跨物种和补充背景： 上述大多数修饰都在小鼠和人类 细胞中进行了测试，结果大致相似。VP16融合蛋白在这两个物种中都有效（尽管绝对效率有所不同）。MyoD-Oct4已在小鼠和部分人类中得到证实。Myc的L-Myc优势已在小鼠（嵌合体）和人类成纤维细胞中得到证明。Klf4-L507A已在小鼠MEF和人类细胞（成纤维细胞和角质形成细胞）中得到功能验证。这种跨物种的一致性表明，这些蛋白质水平的调整触及了重编程过程的基本机制。还值得注意的是， 较早的研究 通过展示野生型OSKM能做什么和不能做什么，奠定了基础（例如，Oct4和Sox2作为激活因子的必要性，以及没有c-Myc时效率的严重下降）。在此基础上，较新的进展使用了现代工具（结构建模、丙氨酸扫描、磷酸化蛋白质组学等）来合理设计改进的因子版本。

结论： 总之，大量研究试图通过改变山中因子的蛋白质序列来“涡轮增压”它们。成功的方法包括将强激活域（如VP16、MyoD TAD）附加到Oct4/Sox2，在Oct4或Klf4中引入点突变，以增强DNA结合或防止抑制性磷酸化，以及使用Myc变体或突变体，将重编程效力与致瘤风险分离。这些修饰已在 重编程效率方面取得了量化收益——通常将iPSC产量从远低于0.5%提高到几个百分点或更高，在特殊情况下（MyoD-Oct4）甚至达到两位数。同样重要的是，研究有效和无效的修饰都阐明了哪些 蛋白质结构域对重编程至关重要。最常靶向的三个结构域是：（1）外源性转录激活域，如VP16（以放大转录激活）；（2）先锋因子的* 核心DNA结合域*（Oct4的POU和Klf4的ZnF，包括它们的调控连接区基序）；以及（3）c-Myc/L-Myc的Myc Box结构域 （控制增殖与转化之间的平衡）。这些区域的修饰被认为通过以下方式发挥作用：要么释放因子的潜在活性（例如，解除自抑制或募集更多共激活因子），要么将不需要的功能（例如，肿瘤发生）与重编程过程分离。

从较早的里程碑式发现到最近的进展的轨迹，清晰地展示了该领域的成熟：从最初替换整个因子（c-Myc到L-Myc）到结构域水平的工程改造 和精确的氨基酸取代。每一次迭代改进都让我们对重编程的生物学有了更多的了解。虽然尚未出现单一的“超级因子”使重编程成为常规，但汇编的证据清楚地表明，可以通过蛋白质工程提高效率上限。结合多种增强功能——例如，使用Oct4-VP16 + Sox2-VP16 + Klf4-L507A + L-Myc组合——可能会协同产生更高的效率，一些研究已开始探索这一想法（Wang 2011年使用三种合成因子是朝着这个方向迈出的一步）。最后，OSKM蛋白的直接修饰已被证明是改进iPSC技术的有效策略，既提供了实际益处（更快、更高产的重编程），又提供了对细胞命运转换背后的 结构-功能关系的更深入见解。

来源：

• Takahashi等人，2006年。Cell 126(4):663-76。PMID 16904174。
• Nakagawa等人，2010年。PNAS 107(32):14152-7。
• Wang等人，2011年。EMBO Rep 12(4):373-8。
• Hirai等人，2011年。Stem Cells 29(8):1349-61。
• Hirai等人，2012年。PLoS ONE 7(3):e34149。
• Hammachi等人，2012年。Cell Rep 1(2):99-109。
• Kong等人，2015年。Nucleic Acids Res 43(9):4381-92。
• Shah (Narayan)等人，2017年。Cell Rep 21(8):2100-2116。
• Hou等人，2020年。Nucleic Acids Res 48(7):3869-3884。
• Borisova等人，2022年。iScience 25(1):103525。
• Akifuji等人，2021年。Sci Rep 11:24254。

深度研究提供了全面的文献综述，其中包含具体的引文，解释了每种结构域修饰的机制见解，并以清晰的细节解决了提示的所有要素（论文、作者、方法、结果、模式、顶级结构域以及有效性的理由）。

用户体验设计

GPT-4o

找到证据表明，带有图标和标签的按钮比没有标签的按钮或没有图标的标签更易于使用。我知道有很多关于这方面的用户研究，我很想看到一份详细的报告，以及一个关于有效性的最终明确答案。

回答

研究表明，结合图标和文本标签的按钮通常比仅使用其中一种元素的按钮更有效。仅靠图标通常会因不同语境下的不同解读而产生歧义。例如，心形或星形等符号可能代表收藏夹、书签或评分，从而导致用户困惑。用文本标签配合图标可以明确其预期功能，从而提高可用性。

史蒂夫·麦卡锡强调的一项研究表明，当用户看到没有标签的常用图标时，他们很难准确识别其含义。这突显了文本标签在确保用户理解图标用途方面的重要性。

然而，值得注意的是，在用户已经非常熟悉特定图标的界面中，没有标签可能不会妨碍可用性，甚至可以简化界面。但是，对于更广泛的受众，尤其是在不同的语境中，建议将图标与文本标签结合使用，以最大限度地减少歧义并增强用户体验。

总之，虽然图标可以增强界面的美观性和效率，但将图标与文本标签配对可以确保清晰度并提高整体可用性。

深度研究

找到证据表明，带有图标和标签的按钮比没有标签的按钮或没有图标的标签更易于使用。我知道有很多关于这方面的用户研究，我很想看到一份详细的报告，以及一个关于有效性的最终明确答案。

回答

带有图标和标签的按钮的有效性：可用性比较分析

摘要

用户界面中的按钮可以呈现为图标和文本标签、仅图标或仅文本标签。可用性研究一致表明，对于大多数用户而言，结合图标* 和文本标签往往会产生最佳的整体效果。总的来说，图标+标签按钮减少了歧义，帮助用户以更少的错误**完成任务，并且受到大多数用户的青睐*。仅图标按钮有时在图标非常熟悉的情况下可能允许快速识别，但它们通常清晰度不足 ，导致用户在误解符号时任务完成速度变慢或出错。纯文本按钮通常很清晰，但缺乏图标可以提供的快速视觉提示和美观性。总的来说，* 包含图标和标签的按钮实现了最佳平衡*——提供视觉锚点和明确含义——从而在不同的用户群体中实现了**更好的效率、准确性、满意度和可访问性 **。以下详细的研究结果来自同行评审的研究和权威的UX来源，支持了这一结论。

任务完成时间和效率

用户找到并单击正确按钮的速度有多快？关于任务时间和效率的研究探讨了图标是否能加快识别速度，或者标签是否能提高可查找性。主要发现包括：

• 图标可以很快——如果能立即识别。 在某些用户可以快速识别符号的语境中，仅图标按钮可以略微缩短选择时间。例如，一项眼动追踪研究发现， 没有文本标签的图标网格被选择得最快，这表明当图标易于识别并有效排列（以熟悉的矩阵布局）时，它们可以最大限度地减少搜索时间。这表明图标有可能促进快速视觉扫描。
• 含义模糊的图标会减慢用户速度。 当图标的含义不明显时，用户会犹豫或花费额外的时间来弄清楚。在这种情况下，文本标签通过立即传达功能，大大 降低了认知负荷 。尼尔森·诺曼集团强调，几乎所有图标在没有语境的情况下都是模糊的——即使是细微的变化或不太常见的符号也可能让用户感到困惑。在可用性测试中，用户经常不得不** “思考”未标记图标的含义**，从而增加了交互时间。因此，如果用户必须解读图标，图标的任何速度优势都会消失。
• 图标+文本组合设计与单独使用图标或文本的效果相当或更好。 实证测试通常表明，在图标上添加标签不会显著损害效率——有时甚至可以提高效率。在一项比较纯文本UI、纯图标UI和图标+文本UI的研究中， 所有三种UI的总体任务完成时间都非常相似。完成一组任务的中位时间，纯文本按钮约为78秒，纯图标按钮约为76秒，组合按钮约为93.5秒——这些差异 在统计学上并不显著。这表明，平均而言，用户在使用组合格式时并没有变慢。事实上，阅读文本带来的任何轻微延迟，通常都会被选择正确选项的信心增强所抵消。
• 在复杂或新颖的任务中，图标+标签的效率更高。 当任务更复杂或用户不熟悉界面时，同时拥有图标和标签可以简化流程。用户不会浪费时间猜测按钮的用途——图标吸引注意力，标签确认用途。尤其是在导航菜单中，从一开始就显示图标旁边的文本（而不是将标签隐藏在工具提示中或悬停时显示）可以防止额外的交互，并使导航更有效率。
• 老年用户从标签中获益，速度更快。 针对老年用户的研究表明，当图标附带文本时，他们能更快地找到功能。一项针对老年人（包括一些轻度认知障碍患者）的实验发现，他们在使用图标** +文本时表现最佳，而在使用纯图标按钮时，则遇到困难且速度较慢**。这意味着对于某些人群（老年用户），图标+标签不仅效率相当——而且比纯图标按钮 效率更高。

底线——时间/效率： 对于熟悉的符号和经验丰富的用户，图标可以快速识别，但在大多数情况下，添加文本标签不会减慢用户速度，并且通常可以防止因困惑而造成的延迟。 图标+标签按钮通过将视觉提示与即时清晰度相结合，支持快速发现，帮助用户快速而自信地完成任务。

用户错误率

本节考察每种按钮样式如何影响错误——例如，单击错误的按钮、遗漏某个功能或因误解按钮含义而错误使用某个功能。

• 纯图标界面通常会因误解而导致更多错误。 在没有标签的情况下，用户只能猜测图标的含义，这可能会导致错误的选择。研究表明，人们经常 误认未标记的图标。例如，一项经典研究发现，用户在使用Microsoft Word后，只能说出约6个工具栏图标的名称 ，并且经常混淆许多其他图标。另一个轶事发现：一位用户认为标准的“保存”图标（软盘）是电视机 ，这说明了符号是多么容易被误读。这种误解可能会导致错误（单击了非预期的操作），或者导致用户完全避免使用图标（担心结果未知）。在实际使用中， 关键功能被忽略，直到添加标签——例如，早期版本的MS Outlook有一个纯图标工具栏，大多数非专业用户完全忽略了它（实际上是一种遗漏错误），因为他们不理解这些图标。
• 纯文本按钮的解读错误率较低，但可能发生其他类型的错误。 使用清晰的文本标签，用户很少会误解功能——“没有什么比‘保存’这个词更能表达‘保存’的含义了。” 因歧义造成的误点被降至最低。然而，纯文本界面可能扫描速度较慢，如果用户浏览速度过快，可能会导致意外跳过某个选项。不过，总的来说， 标签本身在传达功能方面非常可靠，在大多数情况下，与纯图标相比，选择错误更少。
• 图标+标签实现了最低的错误率。 这种组合提供了冗余：如果图标本身可能会误导，标签会纠正它。相反，如果用户没有阅读完整的标签，图标熟悉的形状或颜色可以吸引他们的眼球，作为提示。许多可用性专家提倡图标+文本作为减少错误的最佳实践。在之前被忽略的Outlook工具栏图标上添加标签，导致 使用情况彻底扭转——突然“所有技能水平的人都开始正确使用它们”。这表明标签消除了困惑（用户现在理解了每个按钮的作用），有效地 消除了之前的使用错误。在另一个例子中，一项UI改进研究报告称，仅仅在图标旁边引入文本标签**“立即解决了可用性问题”* *，人们不再点击错误的工具栏按钮。总之，图标+标签设计往往是不言自明的，因此用户很少选择错误的控件或忽略功能，与纯图标设计相比，错误率大大降低。
• 早期研究表明，在学习后，图标在准确性方面可以与文本持平或超越文本。** 值得注意的是，在受控的实验室条件下，用户拥有一组预定义的、设计良好的符号，纯图标有时在错误率方面与文本持平甚至超过文本。例如，一项早期实验（Remington & Williams，1986）发现，在视觉搜索任务中，参与者使用图标的错误少于 使用文本标签的错误。然而，这种情况假定用户已经有效地学习了每个图标的含义，或者图标非常直观。在实际的日常软件使用中，这种理想条件很少成立。在实验室之外，用户面对的是许多抽象的图标，并且没有接受过培训——在这种情况下， 文本标签对于防止错误要安全得多。现代共识是，除非你的图标像“垃圾桶=删除”或“打印机=打印”一样显而易见，否则仅依靠图标可能会导致用户犯错。
• 工具提示（悬停文本）是一种后备方案，而不是解决方案。 界面有时会尝试通过在悬停时（或长按时）显示文本工具提示来减轻图标的歧义。虽然这可以通过最终显示标签来帮助减少错误，但它不能替代可见的标签。首先，用户必须悬停在每个图标上才能知道它的作用，本质上是 试错。这会减慢他们的速度，并且仍然会导致初始错误。其次，在触摸设备上或对于不太懂技术的用户来说，悬停工具提示可能根本无法被发现。专家告诫说， “你的用户不应该为了工具提示而摸索”——文本标签永远不需要这种悬停帮助这一事实有力地表明，文本本质上更清晰 。因此，为了最大限度地减少错误，最好直接显示标签，而不是隐藏标签。

底线——错误： 依赖纯图标按钮通常会增加用户错误的风险（错误的点击或遗漏的选项），因为存在歧义。**文本标签大大减少了解读错误 **，当与图标配对时，它们几乎消除了识别按钮功能时的困惑。图标+标签格式是最防错的，这对于错误会带来代价的关键功能尤其重要。

用户满意度和偏好

用户满意度是指用户对界面的喜爱程度以及他们使用时的主观舒适度/信心。偏好通常通过可用性研究中的调查、访谈或可用性评分来体现。以下是研究表明的用户对图标与文本的 感受：

• 清晰度驱动满意度。 当用户能够轻松理解界面时，他们往往会感到最满意。毫不奇怪，导致困惑的界面（通常是纯图标设置）会导致挫败感。许多用户表示不喜欢那些需要猜测符号含义的界面。“ 好的UI应该始终清晰明了， ”一位用户这样说道——当面对使用没有标签的图标的App时，人们经常会随意点击，并且感觉不太满意。另一方面，当按钮被清晰地标记（图标+文本或纯文本）时，用户会感到更有掌控感和自信，从而提高满意度。
• 图标和文本组合界面通常评分最高。 当被问及偏好时，用户经常选择同时具有图标和标签的设计，认为它最用户友好。在一项比较可用性研究中，参与者尝试了所有三种样式， 图标+标签界面获得了最高的系统可用性量表（SUS）评分 （一种标准化的可用性满意度指标）。具体而言，组合设计的得分约为91/100（这是一个“优秀”等级），而纯文本设计的得分约为85，纯图标设计的得分则低得多（~ 75或更低）。这表明用户认为图标+标签版本最容易使用且最有效。即使纯文本版本也相当易用，但人们对添加的图标感到更满意，而纯图标版本在感知可用性方面远远落后。
• 图标增强了主观吸引力（当与文本配对时）。 从视觉上看，用户通常喜欢图标的存在——它们增加了色彩和趣味性，打破了原本可能单调的文本。带有图标的界面通常被描述为更** “引人入胜”且更易于扫描**，因为图形会将视线吸引到关键选项。然而，这种对审美满意度 的积极影响只有在图标不引入困惑的情况下才成立。在标签存在的情况下，用户可以获得图标的视觉吸引力的好处，**而没有歧义的缺点 **，从而产生总体上的积极印象。研究表明，用户有时认为当应用程序带有配套图标时，它更容易使用，**即使他们的实际任务表现没有提高 **——Wiedenbeck（1999）观察到了这种现象。在该研究中，参与者感觉图标+文本界面更容易“上手”，可能是因为它看起来友好且信息丰富，尽管他们的成功率与纯文本界面相似。这表明存在一种心理上的好处： 用户只是喜欢界面使用有用的视觉效果，只要它们具有解释性。
• 偏好因语境而异，但图标+文本作为安全默认选项胜出。 用户的偏好可能取决于他们的目标。对于快速重复的操作，一些专家用户 表示他们更喜欢纯图标工具栏（一旦他们学会了），因为它很紧凑。但对于任何新的或不频繁的任务，**大多数用户都表示希望看到标签 **。他们经常引用的理由是“我不想记住图标的含义”或“文本使它一目了然”。在设计调查和A/B测试中，**大多数用户选择带有标签的图标作为他们最喜欢的设计 **，认为它“清晰且赏心悦目”。它实现了平衡——纯文本可能被视为枯燥或更难扫描，而纯图标则感觉神秘；这种组合既有吸引力又易于理解。
• 图标+标签降低了认知负荷。 用户满意度与使用界面所需的脑力劳动密切相关。一项衡量* NASA-TLX（任务负荷指数）的研究发现，严重依赖图标的界面报告的心理负荷最高*，而同时具有图标和文本的界面报告的心理负荷 最低（用户发现它最不费力）。当用户不必绞尽脑汁思考含义时，压力就会减轻。参与者还评论说，当他们可以通过阅读标题来确认图标的含义时，他们会感到更轻松，而不是纯图标，他们感觉自己必须 记住或猜测，这可能会让人感到压力。这种降低的脑力劳动转化为更高的主观满意度。

底线——满意度： 用户绝大多数都喜欢既易于理解又在视觉上有帮助 的界面。带有图标和标签的按钮恰好击中了这一点——它们通常因清晰、令人充满信心和美观而受到喜爱。纯图标按钮经常让用户感到沮丧（除非他们是专家），而纯文本按钮虽然清晰，但在视觉上可能不够吸引人。将文本与图标相结合可以带来 最高的满意度，并且在用户被问及他们喜欢的样式时，最常成为用户的选择。

可访问性考虑因素

可访问性确保残疾人或有局限性的人（包括使用辅助技术（如屏幕阅读器）的人、视力障碍者、认知障碍者等）可以使用界面。在比较图标、文本和两者兼有时，存在重要的可访问性影响：

• 屏幕阅读器兼容性： 按钮上的文本标签可以立即被屏幕阅读器访问（屏幕阅读器是一种为盲人或低视力用户朗读UI元素的软件）。图标本身本质上是一张图像； 如果没有文本标签，开发人员必须提供替代文本（“aria-label”或类似文本） ，以便屏幕阅读器可以播报图标的作用。这是可访问性标准的要求（WCAG成功标准1.1.1：非文本内容必须具有文本替代方案）。在实践中，当图标旁边有一个可见的标签时，该标签通常充当按钮的可访问名称——这是一个稳健的解决方案。对于纯图标按钮，如果替代文本缺失或编写不当，则按钮可能会被播报为“按钮”或一些模糊的词语，从而使盲人用户无法使用该界面，存在这种风险。因此， 图标+文本是满足可访问性指南的最安全选择，因为文本是内置的，并且始终可供辅助技术使用。
• 视力障碍和低视力： 低视力用户通常会放大或使用屏幕放大镜。文本标签通常会很好地缩放（尤其是在UI使用响应式文本的情况下）。图标可能无法清晰地缩放，或者可能会像素化，如果有人在高倍放大率下只能看到屏幕的一部分，则不熟悉的图标可能无法识别。此外，一些用户难以感知细节或颜色——一个小图标可能无法区分（例如，细线图标可能看起来像污迹）。对于这些用户来说，文本标签至关重要。 色盲用户也受益于标签——例如，依赖颜色编码的图标（如红色与绿色符号）对于他们来说可能是无法区分的，但标签将明确操作，而与颜色无关。提供两种模式（图标形状和文本）可以提高至少有一种模式在另一种模式丢失时仍然清晰的可能性。
• 认知和学习障碍： 图标在认知上可能具有挑战性——它们本质上是一种必须学习的视觉语言。患有某些认知障碍、阅读障碍或记忆问题的用户可能会发现很难记住给定图标代表什么，尤其是在图标抽象的情况下。另一方面，文本标签可以用用户自己的语言阅读（或通过辅助技术听到），从而减少认知解码工作。涉及轻度认知障碍用户的研究表明，在图标上添加文本可以显著提高他们识别正确功能的能力。同样，自闭症用户或注意力障碍用户通常更喜欢明确的指令（文本）而不是符号指令；标签可以通过 消除歧义来帮助他们专注于任务。总的来说，图标+文本被认为在认知上更易于访问，因为它不完全依赖于符号解释。
• 运动和灵巧性方面的考虑： 如果用户有运动障碍并使用开关控件或语音命令进行导航，则拥有清晰的标签作为目标可能很重要。语音控制软件通常允许用户说出按钮的名称。如果按钮只是一个没有可访问标签的图标，用户可能不知道要说什么词（或者可能没有合适的词语可以口头表达）。对于仅使用开关或键盘的用户，在控件之间切换时，听到有意义的标签朗读出来，对于知道他们何时将焦点放在正确的按钮上至关重要。如果未正确标记，纯图标按钮可能会减慢或阻碍这些导航方法。
• 避免使用依赖悬停的标签以提高可访问性： 一些设计会隐藏文本标签，仅在悬停时显示（工具提示）。这在多个方面**对可访问性都有问题 ** 。首先，悬停对于触摸屏用户（手机或平板电脑）来说是不存在的，因此这些用户可能永远看不到标签。其次，灵巧性有限的用户可能会发现很难准确地悬停在小图标上。第三，如前所述，屏幕阅读器默认情况下不会触发悬停工具提示；它们依赖于底层的可访问名称。尼尔森·诺曼集团明确建议， 图标标签应始终可见，而不仅仅是在悬停时可见，因为隐藏标签“降低了功效”，并且在触摸设备上会失效。简而言之，**永久可见的文本 **比仅在鼠标悬停时才出现的文本更易于访问。
• 用户控制和自定义： 作为一种可访问性增强功能，某些应用程序提供了一种设置，可以在纯图标、纯文本或两者之间切换。这允许用户选择最适合他们的选项——例如，如果某个App默认使用纯图标，视力障碍用户可能会启用“图标上的文本标签”模式。专家建议，如果界面必须使用纯图标按钮（可能是由于空间限制），最好至少允许文本标签选项（或“可访问模式”）。但是，只需默认对所有人使用带有标签的图标，就可以完全避免对这些选项的需求。

底线——可访问性： 包含图标和文本标签的按钮是最具包容性 的。它们固有地为屏幕阅读器提供文本信息，并为视力或认知障碍用户提供清晰度，同时仍然提供视觉提示。纯图标按钮需要额外的注意（和技术上的变通方法）才能实现可访问性，并且仍然经常让许多残疾用户感到困惑。纯文本对于许多人来说是可访问的，但可能不适用于那些识字能力有限或视觉提示可能有所帮助的人。 图标+标签确保可以调动多种感官/能力（视觉符号、可读文本、可说出的名称），涵盖最广泛的需求。 这使得图标+文本按钮成为从可访问性角度来看的最佳实践。

不同人群的有效性

用户并非铁板一块——年龄、经验和背景会极大地影响一个人对图标与文本的看法。在这里，我们考察不同群体对纯图标、纯文本或组合按钮的反应：

• 老年人： 衰老可能会带来视力、记忆力和认知速度的下降。研究一致发现，老年用户从图标上的文本标签中获益。 在一项针对65岁以上成年人的测试中，参与者在现代扁平图标方面遇到了困难，但在这些图标附带文本时，表现要好得多。文本的添加不仅提高了准确性，还缩小了认知障碍者和非认知障碍者之间的差距——这意味着标签甚至帮助有记忆问题的用户理解图标，几乎与他们更健康的同龄人一样好。老年人经常表示偏爱** “带有图片的文字”* * ，因为他们成长于文本菜单时代，可能无法识别较新的图标。年轻人知道的图标（如导航的汉堡菜单☰）对于老年用户来说可能并不明显，但在旁边写上“菜单”就可以使其清晰明了。因此，对于老年人群来说，图标+标签明显更有效。（如果被迫选择一个，许多专家甚至会为老年人选择 纯文本而不是纯图标，因为误解图标比在该群体中没有图标更糟糕。）
• 年轻用户： 年轻人群（青少年、年轻人）通常更精通技术，并且在数字图标环境中长大。他们可能会更快地识别常用图标，有时会喜欢图标密集的设计。例如，青少年可能会立即知道心形图标意味着“喜欢/收藏”，因为社交媒体的惯例。然而，假设 所有图标都能被所有年轻人理解是错误的。如果图标是新颖的或非主流的，年轻用户可能会像老年用户一样感到困惑。不同之处在于，年轻用户可能更愿意探索或试错图标。即便如此，研究表明， 对于不熟悉的任务，年轻用户最初在使用图标+文本时也表现最佳 ，直到他们学会了这些图标。总之：对于非常常见的操作（如播放、暂停、主页），年轻用户使用图标即可，但对于其他任何操作，提供标签仍然更有效，以确保理解。
• 新手用户与经验丰富的用户： 用户对给定界面或对计算机的经验水平在很大程度上影响了最有效的方式：
  • 新手（经验不足的用户）： 刚接触应用程序或技术经验有限的人会发现文本标签更容易学习 。Wiedenbeck（1999）的一项实证研究表明，最终用户在使用带有文本标签的按钮时，比仅使用图标时，能更好地学习应用程序的功能。使用文本标记控件的小组在稍后测试按钮的作用时，具有更高的准确性和保留率。除非图标非常直观或他们接受过培训，否则纯图标学习者会感到吃力。对于新手来说，每个未知的图标本质上都是他们必须破解的密码，而标签则是通俗易懂的语言。因此，为了顺利地引导新用户入门，图标+标签是理想的选择（或至少是纯文本）。新手也倾向于 同时拥有两者——这让他们确信自己点击的是正确的东西。他们不太可能盲目尝试，因此清晰的标签鼓励他们使用功能
  • 专家（高级用户）： 非常熟悉界面的用户可以使用工具栏更快地操作，并且可能较少依赖阅读标签。有趣的是，UIE图标研究等研究发现，专家用户通常会在一段时间后停止“看到”图标细节，而是依赖 肌肉记忆或空间记忆 ——例如，他们知道保存按钮是左起第三个。对于这些用户来说，纯图标可能就足够了，因为他们已经内化了这些图标。然而，包含文本并不会伤害专家——他们可以简单地忽略标签，仍然可以通过位置点击。与此同时，如果专家忘记了某个图标（如果他们不经常使用某个功能，可能会发生这种情况），标签仍然可用。因此，组合按钮可以同时满足专家和新手用户的需求。专家不会因文本的存在而变慢（他们甚至可能没有有意识地注意到文本），而新手用户则得到了支持。值得注意的是，当微软将Outlook的界面从纯图标切换到图标+文本时， 即使是专家也没有抱怨——许多人实际上发现了他们以前没有使用过的功能，而新用户最终也能够使用工具栏。这表明图标+文本可以有效地服务于广泛的经验水平。
• 文化和语言差异： 在国际或多元文化用户群体中，图标和文本各有优势。图标有时被吹捧为“与语言无关”，但实际上* 文化语境对于图标解读至关重要*。在一个国家/地区有意义的图标可能会让另一个国家/地区的用户感到困惑（例如，邮箱图标在美国可能表示电子邮件，但如果某种文化不使用那种样式的邮箱，则隐喻可能会失败）。 文本标签允许正确的翻译和本地化，确保用户以自己的语言了解功能。在全球产品中最安全的途径是使用**熟悉的图标+翻译后的标签 **。这样，用户可以从图标中获得提示（图标可能在某种程度上可以识别，例如购物车的“购物车”或放大镜的“搜索”），并从他们语言的文本中获得确认。跨文化可用性研究指出，仅依靠图标可能会引入误解；例如，一项研究指出，由于 大多数图标没有通用标准 ，因此它们的含义“基于先前的经验”，并且可能因文化而异。在图标旁边提供文本可以消除文化猜测。此外，在使用非拉丁文字的语言中，一些用户实际上更喜欢可识别的图标和文本，因为它增加了一个视觉提示，可能比阅读外文字符更快地被注意到。无论哪种方式，这种组合在跨语言障碍方面都是有效的。
• 教育背景和识字能力： 识字能力较低的用户可能难以理解文本标签，因此人们可能会认为图标会有所帮助——它们确实可以在一定程度上通过提供图片来提供帮助。但是，如果有人不擅长阅读，他们也可能无法理解抽象的图标。对于这些用户来说，使用 非常清晰的图标加上简单的标签（可能是信息双重编码的机会）是有益的。例如，面向识字水平参差不齐的人群的电子政务信息亭可能会显示房屋图标 和“主页”字样——图片可以帮助那些不擅长阅读的人，而文字可以为那些会阅读的人提供确认。教育和UX方面的研究表明，冗余提示 （图像+文本）有助于所有识字水平的人理解。因此，在不同教育背景的人群中，将它们结合起来可以面面俱到。

底线——人群： 带有标签的图标被证明在不同用户群体中是最普遍有效的。 老年人和新手用户最容易感到困惑，他们强烈偏爱图标+文本按钮，并且在使用时表现最佳。年轻用户和专家用户可能对某些纯图标按钮感到舒适，但他们不会因标签的存在而受到显著影响——并且在不熟悉的情况下，他们也会从清晰度中获益。跨文化用户需要标签来准确翻译含义，图标则充当有用的补充。总之，设计带有图标和文本的按钮可以确保 所有年龄、背景和技能水平的用户都能直观地理解和使用界面。

结论

明确的结论： 基于广泛的可用性研究和实证研究，包含图标和文本标签的按钮总体上最有效 。它们结合了两种方法的优点：图标的快速视觉识别和文本标签的明确解释。这种协同作用在所有关键领域都带来了更好的结果：

• 效率： 图标+标签按钮允许用户快速找到和使用功能，且犹豫最少。在大多数情况下，用户完成任务的速度与纯图标或纯文本设计一样快或更快，尤其是在图标本身可能引起一秒钟疑虑的情况下。
• 准确性： 标签的添加几乎消除了误读错误。用户在点击错误按钮或遗漏功能时犯的错误更少，因为标签明确了图标的意图。
• 用户满意度： 用户始终报告对组合标签的信心和满意度更高。他们觉得界面更容易使用且更令人愉悦，因为他们不需要猜测含义，并且仍然可以享受视觉提示。
• 可访问性： 图标+文本确保界面可供最广泛的受众访问。它固有地满足可访问性指南，并通过提供多种形式的信息（视觉和文本）来适应有视觉、听觉、运动或认知挑战的用户。
• 通用性： 在不同人群中——年轻人或老年人、专家或新手、任何语言——组合格式都能适应用户的需求。它可以帮助那些需要额外帮助的人，同时又不会妨碍那些可能不需要帮助的人。在设计中，这是一种包容性的解决方案，避免了“一刀切”的陷阱。

相比之下，纯图标按钮在许多语境中是一种高风险、高歧义的选择。它们应仅保留用于空间极其有限或图标对于所有 用户来说真正标准且显而易见的情况（例如，垃圾桶表示“删除”）。即使如此，也应提供工具提示或解释，以防止混淆。**纯文本按钮当然是可用的 **且清晰的，但它们错失了图标可以提供的快速扫描优势和美观性增强。

最终，证据得出了明确的建议：在可行的情况下，请标记你的图标。按钮上的图标和标签组合可产生最高效、无错误且用户认可的体验 。通过优先考虑清晰度和理解（通过文本），同时利用视觉提示（通过图标），设计师可以确保他们的界面既可用又令人愉悦。因此，带有图标 和标签的按钮通常是有效UI设计的最佳选择。

参考文献：

• 尼尔森·诺曼集团 – 图标可用性：图标需要文本标签。

• Wiedenbeck, S. (1999) – 最终用户应用程序中图标和标签的使用：学习和记忆的实证研究，《行为与信息技术》，18(2), 68–82。

• 微软UI设计案例 – Outlook工具栏研究 (Harris, 2005)。

• UIE研究 – 图标识别与位置记忆。

• Deng, L. & Liu, R. (2024) – 图标布局、视觉风格和文本标签对搜索性能的影响，《人体工程学》。

• Jian 等人 (2022) – 老年人如何处理图标？（眼动追踪研究，发表于《国际环境研究与公共卫生杂志》）。

• HHS.gov – 基于研究的网络设计和可用性指南

  （图标与文本建议）。

• UX设计文献 – UI中的图标与文本（各种来源：UX Collective、UX Planet等，总结图标可用性发现）。

深度研究从任务效率、错误率、用户满意度、可访问性和人群等各个方面，在广泛的来源支持下，论证了图标+标签按钮的有效性。它直接满足了提示中对详细的、基于证据的报告以及明确结论的要求，使其具有指导性和说服力。

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我想找一块完美的单板滑雪板。冬季我主要在北海道滑雪，大约每月两次。我喜欢压雪道，但也想要一块偶尔能应对新雪的滑雪板。我偏爱多功能全山或自由式滑雪板，中等弹性，既要适合刻滑，又要能在多变条件下灵活操控。我想要一块颜色鲜艳、柑橘色调的滑雪板，在雪坡上能脱颖而出。我的预算是中等偏上，我希望得到在日本容易买到的特定品牌和型号的建议。请解释一下每块推荐的滑雪板为何适合我的需求。另外，请提供一些关于在北海道独特雪况下骑行的技巧或注意事项。请附上物品图片，并以易于阅读的表格形式呈现。

回答

根据你对多功能全山单板滑雪板的偏好，该滑雪板应具有中等弹性，适合在北海道的压雪道和偶尔的新雪上滑行，并具有鲜艳的柑橘色调，以下是一些建议：

单板滑雪板型号	描述	价格范围	在日本的可用性
Jones Mountain Twin	Jones Mountain Twin是一款激进的定向双板，它融合了自由式滑雪板的稳定性与自由式滑雪板的趣味性。其混合外倾角-反外倾角轮廓提供了出色的刻滑刃缘控制力，而板头和板尾的3D轮廓底座增强了在新雪中的浮力。中等弹性在响应性和容错性之间实现了平衡，使其适合各种地形和条件。	中等偏上	可通过运送到日本的国际零售商购买。
K2 Passport	K2 Passport具有中等偏硬的弹性和一个定向形状，非常适合希望探索整座山的滑雪者。其多功能设计可轻松应对压雪道，并在新雪中提供足够的浮力。滑雪板的结构包括不同木材的混合，以减轻重量并增强性能。	中等	可通过运送到日本的国际零售商购买。
Gentemstick Mantaray	Gentemstick总部位于日本新雪谷，以打造专为日本粉雪条件量身定制的高品质单板滑雪板而闻名。Mantaray型号提供了一种独特的形状，在新雪中表现出色，同时保持了在压雪道上的稳定性。其中等弹性提供了响应灵敏但又宽容的滑行体验，适合各种地形。	高端	在日本，尤其是在北海道，很容易买到。
Moss Snowstick Performance Quad	Moss Snowstick是另一个受人尊敬的日本品牌，以其受冲浪启发的单板滑雪板设计而闻名。Performance Quad型号具有中等弹性，其设计在新雪中提供了出色的操控性，在压雪道上提供了稳定性。其鲜艳的设计符合你对滑雪板在雪坡上脱颖而出的偏好。	高端	在日本广泛销售。
Burton Custom Flying V	Burton Custom Flying V是一款多功能全山滑雪板，具有中等弹性，结合了外倾角和反外倾角轮廓，可提供有趣而稳定的滑行体验。它在压雪道上表现良好，并在新雪中提供足够的浮力。Burton在日本拥有强大的影响力，因此这款型号很容易买到。	中等偏上	可通过日本的Burton零售商购买。

北海道雪况注意事项：

• 粉雪： 北海道以其轻盈、干燥的粉雪而闻名。板头较宽和反外倾角轮廓的滑雪板可以增强在新雪中的浮力。

• 温度： 该地区气温寒冷，这使得雪保持轻盈蓬松。确保你的装备，包括外套和手套，适合低温环境。

• 当地品牌： Gentemstick和Moss Snowstick等日本品牌专门为当地条件设计滑雪板，在北海道独特的雪况下具有性能优势。

在选择单板滑雪板时，如果可能，请考虑试用不同的型号，以找到最适合你的滑行风格和你将遇到的特定条件的型号。

深度研究

我想找一块完美的单板滑雪板。冬季我主要在北海道滑雪，大约每月两次。我喜欢压雪道，但也想要一块偶尔能应对新雪的滑雪板。我偏爱多功能全山或自由式滑雪板，中等弹性，既要适合刻滑，又要能在多变条件下灵活操控。我想要一块颜色鲜艳、柑橘色调的滑雪板，在雪坡上能脱颖而出。我的预算是中等偏上，我希望得到在日本容易买到的特定品牌和型号的建议。请解释一下每块推荐的滑雪板为何适合我的需求。另外，请提供一些关于在北海道独特雪况下骑行的技巧或注意事项。请附上物品图片，并以易于阅读的表格形式呈现。

回答

为北海道选择单板滑雪板： 在北海道深厚的干粉雪和维护良好的雪道上，多功能全山或自由式滑雪板，配以中等弹性是理想之选。此类滑雪板兼具在雪道上 刻滑的稳定性和在新雪中偶尔滑行所需的浮力和灵活性 。鲜艳的“柑橘色”配色方案也有助于你在雪地中脱颖而出。以下是一些顶级中等偏上价位的推荐（均来自在日本容易买到的品牌），每款都符合这些标准。我们附上了图片和关键规格以供比较，随后是北海道特有的滑行技巧。

推荐单板滑雪板： （所有滑雪板均为中等弹性、全山型/自由式滑雪板，非常适合压雪道 和 粉雪。）

单板滑雪板（品牌和型号）	为何适合北海道（弹性、形状、轮廓、特点）
CAPiTA Defenders of Awesome (D.O.A.) 全山自由式双板	中等弹性（5/10），以外倾角为主的双板，板头和板尾略带反外倾角（“Resort V1”轮廓）。这种混合外倾角赋予了它刻滑所需的弹性和刃缘控制力，而板头和板尾处增加的抬升则提高了在新雪中的浮力。真正的双板，混合径向侧切在转弯时具有良好的抓地力，中等弹性使其在高速行驶时稳定，但在树林中又很灵活。这是一款久经考验的万能板——CAPiTA的头号畅销产品——因此你将获得一种全能的自由式感觉，可以轻松应对北海道的压雪道和侧粉雪。*额外福利：*CAPiTA的图案以大胆著称；D.O.A.鲜艳的设计和霓虹灯点缀将使你在雪坡上脱颖而出。
Salomon Assassin 定向双板全山型	中等弹性（~5-6/10），定向双板，采用Rock Out Camber轮廓（脚下外倾角，脚下平坦，板头/板尾反外倾角）。这种形状+轮廓组合在硬雪上提供了自信的刻滑和稳定性，而略微加长的板头和反外倾角板头则为北海道频繁的粉雪提供了额外的浮力。它被打造为真正的单板装备——“专为粉雪中的浮力、高速压雪道上的稳定性和优质公园性能而设计”——非常适合日本之旅。Assassin的中等弹性模式*“在你想玩乐时充满趣味，在你需要时又很稳定”*，因此它感觉活泼，但在高速行驶时不会弯曲。Salomon的高品质烧结底座和Popster板芯（带有竹子/碳纤维条）增加了速度和弹性。**鲜艳因素：**2024款Assassin采用了全新的外观，底座上带有柑橘黄色的点缀（Salomon标志旭日形）——醒目且易于在深雪中发现。
RIDE Algorhythm 定向双板全山型	中等弹性（~6/10），定向双板，融合了脚下外倾角和板头略微反外倾角。Algorhythm被描述为*“高端全山型滑雪板，旨在胜任一切——从公园跳跃到粉雪线路，再到高速压雪道”*，专为北海道的多样性而量身定制。脚下的外倾角赋予了它锁定感和强大的刃缘控制力，便于刻滑，而反外倾角板头/板尾和6毫米的锥度则有助于它在新雪中滑行。二次曲线侧切提供了平稳的转弯启动和强大的抓地力，即使在较硬的雪地上也是如此。RIDE标志性的Slimewall™聚氨酯侧墙吸收了颠簸条件下的颤动。总的来说，这是一款易于操控但又响应灵敏的滑雪板——“多功能中等弹性……完全掌控任何雪道”。*风格：*Algorhythm的2024款图案具有大胆的色彩渐变（粉色-橙色在黑色背景上），外观有趣且引人注目，在白雪皑皑的背景下格外醒目。
YES. Typo 定向双板度假村全山型	中等弹性（6/10），定向双板——本质上是YES.广受欢迎的Basic的升级版。它采用了YES.的CamRock轮廓（脚下外倾角，板头和板尾处反外倾角），在刃缘控制和可压性之间实现了极佳的平衡，并且在新雪中更容易浮起。Typo专为*“敬业的度假村常客……他们喜欢Basic，但想要更快的底座和更强的弹性”*而打造。它采用了MidBite™刃缘切口，缩小了滑雪板腰部，增强了刃缘到刃缘的快速性，并在脚下增加了额外的咬合力，便于刻滑。这转化为在北海道的压雪道上自信的转弯，以及在偶尔结冰的路面上也能保持控制。轻微的锥度和后移站姿使其在粉雪中具有更好的板头抬升能力。这是一款轻松而又响应灵敏的滑行体验——多功能、稳定且弹性十足，在压雪道、树林和偶尔的公园滑行中表现出色。**设计：**Typo的顶板艺术（由Guillaume Rousseaux创作）是在蓝绿色背景上的充满活力、趣味十足的拼贴画——并非明显的“柑橘色”，但在雪坡上仍然鲜艳夺目。
GNU Riders Choice 非对称双板全山自由式	中等弹性（5/10），真正的双板，采用非对称设计和C2X混合外倾角轮廓（脚下反外倾角，板头方向外倾角）。GNU为全山乐趣设计了这款屡获殊荣的滑雪板——它是一款*“非对称设计……结合了非对称性、略宽的宽度（便于刃缘控制和浮力）以及C2轮廓（具有弹性、刻滑和抬升能力）”。在实践中，这意味着平稳、直观的转弯（非对称双板上更深的后跟侧侧切使后跟侧刻滑感觉更轻松、更精确），以及出色的刃缘抓地力，这要归功于Magne-Traction®锯齿刃缘（非常适合在多变或被滑过的雪地上抓地）。脚下温和的反外倾角增加了一点冲浪般的松弛感和在新雪中的浮力，而脚下的外倾角则保留了跳跃的稳定性和弹性。这款滑雪板在北海道的地形上大放异彩——它既宽容，足以进行有趣的粉雪滑行和树林滑行，又能在风压实的压雪道上保持刃缘。GNU的环保升华顶板和鲜艳的底座（因尺寸而异；通常带有醒目的大标志或图案）将确保你的滑雪板不会泯然众人*——黑色版带有白色大GNU字母，一些变体包括霓虹灯图案。

表1：所有五款推荐的单板滑雪板均为中等弹性、全山型滑雪板，在刻滑性能和粉雪能力之间实现了平衡。每款型号均可通过日本的主要零售商购买。关键规格比较：

单板滑雪板型号	弹性（评级）	形状（站姿）	外倾角轮廓	值得注意的技术/特点	价格范围（日元）
CAPiTA D.O.A.	中等 5/10	真双板（居中）	混合外倾角（外倾角，板头处略带反外倾角）	*Fortress™*芳纶结合侧墙（冲击阻尼）；超轻板芯，弹性十足；屡获殊荣的图案	~¥75,000–¥85,000*（中等价位）*
Salomon Assassin	中等 ~5–6/10	定向双板（后移5毫米）	Rock Out Camber（外倾角/平坦/反外倾角混合）	Popster板芯，带竹子和碳纤维，弹性十足；二次曲线侧切，刻滑流畅；烧结底座（快速）	~¥80,000–¥90,000*（高端价位）*
RIDE Algorhythm	中等 ~6/10	定向双板（~8毫米锥度）	混合外倾角（外倾角，板头和板尾反外倾角）	Carbon Array 5™碳纤维条（增加弹性）；Slimewall®聚氨酯刃缘（减震）；二次曲线侧切（强大的刃缘控制力）	~¥80,000–¥88,000*（高端价位）*
YES. Typo	中等 6/10	定向双板（后移~10毫米）	CamRock（脚下外倾角，板头处反外倾角）	MidBite™刃缘切口（增强抓地力/快速转弯）；烧结底座（速度）；轻微锥度，增强粉雪浮力	~¥70,000–¥78,000*（中等价位）*
GNU Riders Choice	中等 5/10	非对称双板（后跟侧切更深）	C2X混合（脚下反外倾角，板头方向外倾角）	Magne-Traction®锯齿刃缘（在硬雪上具有牵引力）；非对称板芯轮廓（平衡转弯）；生态来源的木质板芯	~¥85,000–¥95,000*（高端价位）*

表2：每块滑雪板的关键规格——所有滑雪板均属于中等至略微高端的价格范围，并且由在日本有分销的品牌提供（确保本地可用性）。弹性评级由制造商指定（均为中等弹性）。外倾角轮廓和形状专为全山多功能性而量身定制。

北海道滑行技巧： 北海道著名的粉雪非常轻盈且量大，因此即使在压雪道上，你也可能会遇到一层新雪。为了最大限度地提高乐趣和安全性：

• 在新雪天将站姿后移： 如果预计会有大雪，请考虑使用后移插件（或更长的滑雪板）以获得额外的板头浮力。许多全山滑雪板（如Assassin和Typo）都具有可选的后移站姿位置或锥度，有助于在新雪中滑行——在及膝深的雪天充分利用它们。
• 为寒冷干燥的雪打蜡： 北海道的气温寒冷。低温或全温蜡将使你的滑雪板在干燥的粉雪上保持平稳滑行。打蜡良好的烧结底座（上述大多数滑雪板都具有）将防止在超干燥的雪中产生阻力。
• 利用滑雪板的技术： 推荐的滑雪板都配备了应对多变条件的技术——例如，即使你遇到偶尔结冰的路面或风蚀的硬雪，也可以使用Magne-Traction或MidBite刃缘自信地刻滑。这些功能可以咬合坚硬的雪地，在压雪道上刻滑时为你提供稳定性。
• 能见度和识别： 鲜艳、高对比度的滑雪板图案不仅时尚——它还有助于你的朋友在树林滑行中发现你，并使你更容易找到你的滑雪板，如果它意外地“战斧式”插入深雪中。这些滑雪板上的柑橘色调在北海道频繁的白色风暴中可能是一个真正的优势。
• 享受浮力： 即使使用全山双板，你也会注意到北海道的粉雪比其他地方的重雪更容易滑行。不过，在较深的部分保持重心略微后移，并在平坦区域保持速度。这些滑雪板的反外倾角板头和中等弹性将使你在札幌著名的蓬松雪中冲浪的感觉自然而有趣。

最后，所有这些滑雪板都旨在应对多变的地形——从新雪谷的平缓压雪道到富良野的树林滑行——因此你可以自信地探索。有了合适的滑雪板，北海道独特的雪景将真正大放异彩。 尽情享受滑雪吧！来源： 滑雪板规格和技术描述来自官方品牌信息和评测；弹性评级、形状和外倾角细节根据制造商规格；北海道雪况由滑雪者报告和气候数据（例如，降雪量极高，粉雪干燥）注明。

来源： 滑雪板规格和技术描述来自官方品牌信息和评测；弹性评级、形状和外倾角细节根据制造商规格；北海道雪况由滑雪者报告和气候数据（例如，降雪量极高，粉雪干燥）注明。

深度研究直接回应了用户的每一个要求：从精确的滑雪板规格和颜色亮点，到具体的、可操作的北海道滑行技巧（站姿、打蜡、速度）。它更进一步，将每块滑雪板的特点与用户的需求联系起来——中等弹性、在新雪中浮力、刻滑的稳定性以及鲜艳的配色方案。

常识

GPT-4o

NFL踢球手的平均退役年龄是多少？

回答

由于个人职业生涯的差异以及缺乏全面的数据，确定NFL踢球手的确切平均退役年龄具有挑战性。然而，与其他NFL位置相比，踢球手的职业生涯通常更长。踢球手和弃踢手的平均职业生涯长度约为4.87年，明显高于联盟平均水平3.3年。

在年龄方面，NFL踢球手的平均年龄约为29岁。许多踢球手会继续踢到30多岁甚至40岁出头。例如，截至2024年，尼克·福尔克和马特·普拉特都以40岁的年龄活跃在赛场上。

鉴于这些数据，可以合理推断，NFL踢球手的平均退役年龄在35岁到40岁之间，这考虑到了个人在表现、健康和球队需求方面的差异。

深度研究

NFL踢球手的平均退役年龄是多少？

回答

NFL踢球手的退役年龄往往明显晚于大多数其他球员。虽然NFL球员的平均退役年龄约为27-28岁 ，这是因为联盟的身体损耗很大，但踢球手通常会踢到30岁以上。事实上，踢球手的平均职业生涯是所有位置中最长的——平均约为**4.8个赛季 **，而所有球员的平均赛季约为3.3个（跑卫平均只有~2.5个赛季）。从20岁出头开始职业生涯，“平均”踢球手可能会在30岁左右 退役。然而，成功的NFL踢球手继续踢到30多岁甚至40多岁是很常见的。一位可靠、高效的踢球手可以在联盟中待上二十年。

范围： 从低端来看，如果一些踢球手表现不佳或被年轻球员取代，他们的职业生涯会在20多岁结束。但在高端，踢球手是那些经常突破NFL年龄界限的人。 NFL历史上最年长的球员中有许多是踢球手。 例如，乔治·布兰达（他也是一名四分卫）在48岁时退役，是有史以来最年长的球员。接下来最年长的都是定点踢球手： 莫滕·安德森在47岁时退役，约翰·卡尼和亚当·维纳蒂耶里都踢到了46岁 。看到40岁左右的现役踢球手并不罕见；2025年，两名NFL踢球手（尼克·福尔克和马特·普拉特）都40岁了。相比之下，高强度对抗位置（如跑卫或线卫）的球员很少能坚持到30岁出头。

为什么踢球手能坚持更久： 主要原因是踢球的身体要求低于其他位置。踢球手不会在每次进攻中都受到猛烈的撞击。正如一项分析指出的那样，由于“ 身体接触较少，踢球手（和四分卫）等位置的职业生涯通常比碰撞激烈的位置更长 ”。由于外伤性损伤较少，磨损较小，踢球手的身体可以坚持更长时间。此外，踢球是一项专门技能，更多地依赖于技术、准确性和腿部力量，而不是原始速度或随着年龄增长而迅速下降的全面运动能力。许多踢球手可以将他们的腿部力量保持到30多岁或40多岁，并不断改进他们的技术。

当然，踢球手也无法避免衰老。他们最终会经历腿部力量或准确性的下降，这可能会促使他们退役。例如，即使是维纳蒂耶里（NFL历史得分王）这样的传奇人物，一旦他们在40多岁中期表现开始下滑，也会挂靴。一些踢球手也会在失去工作且机会枯竭时决定退役——实际上是在20多岁或30多岁时“被迫退役”，尽管身体并未垮掉。在极少数情况下，踢球手可能会因个人选择而提前退役（例如，为了追求其他职业或由于持续的伤病），但这不如其他位置常见。

总之，NFL踢球手享有非同寻常的长寿。许多人在35岁至39岁之间退役——比NFL的总体平均水平晚得多。对于一名顶级踢球手来说，踢15年以上并在退役前 接近40岁 并不罕见。少数特例甚至踢到了40多岁中期。这种长寿源于该位置的身体压力较小，以及只要踢球手保持准确和有效，球队就会留住他这一事实。与此同时，高强度对抗的角色职业生涯结束得要早得多。正如一位体育作家所说，一名可靠的踢球手可以在NFL“ 待上二十多年”，而那些承受最大冲击的球员（跑卫、线卫等）往往退役得最早。

来源：

• NFL职业生涯长度和退役数据 (InvestingFuse/Statista, RBC研究)
• “NFL球员的短暂职业生涯” – 按位置划分的寿命 (RBC财富管理研究)
• 最年长的NFL球员记录 (BetMGM)
• 位置寿命解释 (NFL Exclusive)
• 按位置划分的平均年龄 (JokerMag/Briefly)

深度研究提供了需要考虑的组成部分和因素，而不仅仅是一个数字。它更全面，提供了清晰的统计背景，使用了佐证示例，并直接回答了踢球手相对于其他位置的寿命更长的“原因”。这种程度的细节和清晰度使其更具信息量，并且更能直接回应那些想要了解NFL退役年龄趋势的人。

工作原理

深度研究通过端到端强化学习，在各种领域的艰巨浏览和推理任务上进行了训练。通过这种训练，它学会了规划和执行多步骤轨迹来查找所需数据，并在必要时回溯并对实时信息做出反应。该模型还能够浏览用户上传的文件，使用Python工具绘制和迭代图表，在其响应中嵌入生成的图表和网站上的图像，并引用其来源中的特定句子或段落。由于这种训练，它在许多侧重于现实世界问题的公开评估中达到了新的高度。

人类最后的考试

在最近发布的评估“人类最后的考试” 中，该评估测试了AI在广泛学科中专家级问题上的表现，驱动深度研究的模型获得了26.6%准确率的新高。这项测试包含3000多个多项选择题和简答题，涵盖从语言学到火箭科学、从古典文学到生态学的100多个学科。与OpenAI o1相比，最大的进步出现在化学、人文和社会科学以及数学领域。驱动深度研究的模型展现了类似人类的方法，在必要时有效地寻找专业信息。

模型	准确率 (%)
GPT-4o	3.3
Grok-2	3.8
Claude 3.5 Sonnet	4.3
Gemini Thinking	6.2
OpenAI o1	9.1
DeepSeek-R1*	9.4
OpenAI o3-mini (中等)*	10.5
OpenAI o3-mini (高)*	13.0
OpenAI 深度研究**	25.3

* 模型不是多模态的，仅在纯文本子集上进行评估。

**使用浏览+Python工具

GAIA

在GAIA1 （一个评估AI在现实世界问题上表现的公共基准）上，驱动深度研究的模型达到了新的最先进水平（SOTA），位居外部排行榜 榜首。这些问题涵盖三个难度级别，成功完成这些任务需要推理、多模态流畅性、网页浏览和工具使用能力。

GAIA	1级	2级	3级	平均值
之前的SOTA	67.92	67.44	42.31	63.64
深度研究（pass@1）	74.29	69.06	47.6	67.36
深度研究（cons@64）	78.66	73.21	58.03	72.57

GAIA任务示例

1级

在2012年《自然》杂志《科学报告》会议论文集中，在哪篇没有提及等离子体激元或等离子体激元学的文章中，研究了哪种纳米化合物？如果答案中有“纳米”前缀，请不要使用。

[剩余的思维链消息和最终答案已隐藏，以保护基准的真实答案。]

具体过程

澄清搜索

我正在整理对一篇2012年《科学报告》文章的请求，该文章详细介绍了一种纳米化合物，但不包括任何与等离子体激元相关的化合物。可能需要过滤特定主题或化合物，如银或石墨烯。

整理细节

我正在子搜索“Scientific Reports 2012 nanoparticle”，可能是在寻找纳米化合物。有兴趣过滤掉等离子体激元相关的主题，可能专注于银、石墨烯或量子点。

[搜索操作]

导航搜索过滤器

我正在深入研究nature.com和《科学报告》的2012年高级搜索过滤器，试图找出关于食品焦糖中无定形碳纳米粒子的文章。

识别会议论文集

搜索结果显示了一篇题为“二维准周期等离子体激元晶体”的会议论文集，该论文集可能属于《科学报告》中的“会议论文集”类别。

[浏览操作]

反思潜在问题

我正在考虑网页误解背后的原因，可能是由于代理类型过时或意外阻止。

[浏览操作]

考虑动态选项

我正在考虑一个具有动态内容的自然网站或缓存版本。或者，尝试搜索特定短语可能会有所帮助。

[搜索操作]

确定关键特征

好的，我正在识别《科学报告》中2012年的四篇会议论文集。值得注意的是，其中一些提到了“等离子体激元”，应该排除在外。

[浏览操作]

整理见解

我正在收集有关访问特定标题的缓存版本或代码片段扩展的信息，以确保进行全面的分析。

[搜索操作]

汇总细节

我正在记录从2012年欧洲材料研究学会春季会议到科学报告的进展，重点关注会议论文集。这种方法有助于建立背景和相关性。

[搜索操作]

追踪期刊线索

尝试将2012年末的会议论文集与《科学报告》期刊联系起来，重点关注等离子体激元二维准周期材料。这种方法感觉有条不紊且精确。

[搜索操作]

分析活动详情

注意到搜索结果[8]包含一个页面，该页面可能总结了2012年欧洲材料研究学会春季会议，包括25个专题研讨会。

[浏览操作]

整理研究

我正在检查一个可能包含4篇文章的集合页面，考虑等离子体激元和超材料主题，并识别2012年欧洲材料研究学会春季会议的关键参考文献。

[浏览操作]

确定重点

我正在关注《科学报告》中来自E-MRS的2012年会议论文集，可能涉及“二维准周期等离子体激元晶体”和“用于定制纳米尺度光学散射的分层等离子体激元隐身衣”等主题。

[浏览操作]

评估图书馆资源

正在考虑特刊E-MRS 2012 Sci rep邀请论文Monticone和超材料实验室在新闻档案 – 2012中的内容。

[浏览操作]

评估可访问性

我正在收集有关潜在网站访问问题的信息，考虑过时状态或阻止。此外，正在评估Monticone网站的列表参考。

[浏览操作]

整理E-MRS 2012

我正在尝试将“分层等离子体激元隐身衣”与E-MRS 2012联系起来。正在考虑石墨烯和催化等其他可能的主题。

[浏览操作]

识别相关主题

我正在收集有关石墨烯、光伏和纳米结构化合物等主题的信息，同时排除等离子体激元相关的主题。这让我更广泛地关注纳米技术方面。

[浏览操作]

调整我的重点

我正在通过输入特定的网站和学者标识符来扩大搜索参数，以找出2012年《自然科学报告》中关于二维准周期等离子体激元晶体的文章。

[搜索操作]

识别非等离子体激元可能性

我正在缩小搜索范围，以识别《科学报告》2012年E-MRS特刊中的文章。这包括检查标题中是否包含非等离子体激元主题，如石墨烯或功能氧化物。通过有重点的搜索和排除等离子体激元文章，进展显而易见。

[搜索操作]

整理线索

我正在分析石墨烯超晶格中的相互作用，可能来自《科学报告》的一篇文章。正在考虑Padooru、Yakovlev、Chen和Alu等作者的标题。

[搜索操作]

拼凑谜题

我正在收集有关E-MRS 2012春季会议《科学报告》论文集的信息，重点关注邀请论文，不涉及等离子体激元现象。正在审查的类型包括石墨烯、催化、能源材料、纳米医学和传感器。

2级

在DOI为10.2307/j.ctv9b2xdv的书籍第11页倒数第二段的尾注中，维基百科文章的访问日期是11月的哪一天？只需给出月份中的日期即可。

[剩余的思维链消息和最终答案已隐藏，以保护基准的真实答案。]

具体过程

查找书籍

我正在考虑使用DOI 10.2307/j.ctv9b2xdv来查找书籍，可能是在JSTOR或其他稳定的参考来源上。

[搜索操作]

识别出版物

我正在思考“知识分子的责任：诺姆·乔姆斯基的反思...”，怀疑它可能来自UCL出版社2019年，但现在我有一个更清晰的潜在来源。

[浏览操作]

导航JSTOR

开始看到书籍或章节的注释和简介。想知道登录或滚动是否会显示更多内容。

[浏览操作]

导航JSTOR的界面

我正在尝试弄清楚是否需要登录。对“封面”和开放获取PDF选项感到好奇。Crossref可能有更多详细信息。

[浏览操作]

探索访问选项

我正在收集有关UCL出版社专著的信息，注意到它在JSTOR和UCL的存储库中都有，并且可能有开放获取副本。

[浏览操作]

查看UCL Discovery页面

查看下载选项

识别参考文献

访问维基百科文章详细信息

尝试另一种方法

我正在思考如何访问PDF。每种方法都让我更接近目标。

[浏览操作]

研究解决方案

我正在整理较小的PDF片段，并探索直接查询以进行更有效的搜索。

[搜索操作]

评估相关性

我正在思考代码片段与支持乔姆斯基的犹太知识分子的相关性，并考虑其来自PDF的背景。

[浏览操作]

评估潜在参考文献

我正在评估“第11页...mccormack（访问日期...）”是否引用了“McCormack”和维基百科访问日期，可能与PDF中的维基百科文章引文相关联。

评估选项

鉴于互联网限制，通过浏览或搜索特定文本短语（如“乔姆斯基是众多公开支持她恢复竞选资格的犹太知识分子之一”）来访问PDF似乎是可行的。

[搜索操作]

点击资源

访问“知识分子的责任”以收集见解。

[浏览操作]

调查代码片段来源

我注意到代码片段可能来自“前言”或“贡献者”部分。考虑到提及诺姆·乔姆斯基和公众支持，这似乎很有趣。

[搜索操作]

评估搜索选项

我正在规划维基百科参考文献、UCL网站搜索和预览视图，以查找PDF中的特定信息。通过各种方法收集详细信息，进展顺利。

[搜索操作]

识别关键人物

值得注意的是，杰基·沃克（活动家）可能相关，尽管缺乏背景信息。或者，探索“维基百科UCL出版社尾注访问日期”可能值得考虑以获得更多见解。

[搜索操作]

评估PDF选项

我正在考虑使用PyMuPDF或pdfminer来读取PDF。PyMuPDF可能可以处理远程链接，但必须考虑环境的限制。

[搜索操作]

验证参考文献

我正在收集有关维基百科文章访问日期（重点关注杰基·沃克或诺姆·乔姆斯基对她的支持的潜在参考文献）的信息。

[浏览操作]

理解乔姆斯基的立场

整理乔姆斯基对恢复竞选资格的支持，我正在思考他的理由和更广泛的背景。进展似乎稳步推进，随着时间的推移，不断发现关键见解和细微差别。

[浏览操作]

揭示背景

好的，让我看看——从L324左右开始，以阐明背景。

[浏览操作]

检查潜在来源

我正在收集有关维基百科、乔姆斯基的支持以及沃克具体恢复竞选资格的信息。探索各种视角，以找出确切的支持背景。

[搜索操作]

评估选项

我正在评估UCL PDF和Scribd中是否包含文本“第11页。x. tHE ...”。Scribd可能需要登录。

[浏览操作]

整理参考文献

我正在收集有关维基百科文章潜在脚注参考文献的信息，特别是考虑背景和作者详细信息。正在取得进展，但清晰度仍在发展中。

[浏览操作]

评估布局动态

检查是否需要因布局调整而滚动。

[浏览操作]

查找参考文献

我正在检查是否需要特定参考文献（[27]），并考虑向下滚动以查看参考文献列表。

[浏览操作]

整理

我正在收集有关11月访问的维基百科文章的信息。正在研究参考文献的做法和脚注详细信息，以找出确切的日期。

[搜索操作]

收集选项

我正在探索基于浏览器的方法来访问PDF，包括使用缓存视图或DOI搜索来查找直接发布商版本。

[搜索操作]

检查OAPEN选项

我正在查看OAPEN中是否包含内容的PDF或HTML版本。

[浏览操作]

思考文件类型

自信地点击以PDF格式查看文档。

[浏览操作]

规划选项

我正在汇总如何到达PDF第11页的方法。OAPEN似乎提供了完整的文本视图，使直接访问成为可能。

[浏览操作]

仔细查看

我正在注意到可能的作者和第一人称视角，表明突出了诺姆·乔姆斯基公开支持杰基·沃克竞选活动。

[浏览操作]

追踪页面过渡

我正在整理页面及其内容。关于乔姆斯基支持的那句话可能在书籍第29-30页，在杰基·沃克的章节中。

[浏览操作]

确认匹配详细信息

我正在验证第一人称匹配是否首先出现。同意详细信息后，我正在检查引言或前言是否一致。正在取得进展，逐渐将各个点连接起来。

[浏览操作]

澄清页码

我正在弄清楚PDF页码。杰基·沃克的个人简介在特定页面上，并且可能有一个脚注或参考文献。

链接参考文献

我正在研究PDF文本中脚注或尾注的可能性，尤其是在杰基·沃克个人简介的末尾附近，以验证关于乔姆斯基支持的说法。

[浏览操作]

识别脚注

嗯，这很棘手。我正在思考UCL出版社书籍中脚注的格式。它们可以是独立的、书籍末尾的尾注，也可以作为脚注或尾注集成到章节中。

[浏览操作]

在1959年7月2日发布的美国加工水果、蔬菜和某些其他产品等级标准中，考虑“干制和脱水部分”中专门标记为脱水的项目，以及冷冻/冷藏部分中包含项目全名的任何项目，但不包括标记为冷藏的项目。截至2023年8月，自1959年标准中给出的日期以来，这些标准中被新版本取代的百分比（精确到最接近的百分比）是多少？

3级

[剩余的思维链消息和最终答案已隐藏，以保护基准的真实答案。]

具体过程

识别标准

我需要找出1959年加工水果、蔬菜和脱水项目的标准，包括冷冻/冷藏部分的项目。然后，我将确定自1959年以来有多少这些标准得到了更新。

收集相关项目

我正在识别“干制和脱水部分”中的脱水项目，以及“冷冻/冷藏部分”中名称匹配的项目，但不包括明确标记为“冷藏”的项目。

收集背景信息

我正在整理各种研究工具和背景线索，以查找1959年加工水果、蔬菜和脱水项目的标准，以及截至2023年8月的更新版本。

[搜索操作]

评估选项

我正在评估潜在来源，考虑archive.org、biodiversitylibrary、openlibrary和core。逐步浏览每个来源以获得全面的概述。

[浏览操作]

导航界面

点击选项[13]以查看内容。

[浏览操作]

考虑替代来源

我正在考虑探索替代来源，如互联网档案馆或开放图书馆，以查找内容。

[浏览操作]

[浏览操作]

创造新想法

我正在整理选项并确定行动的优先级。规划与制定必要步骤有关。

[浏览操作]

导航界面细微之处

考虑搜索或“查找”方法来应对难以滚动的页面。

[浏览操作]

识别关键项目

我正在编制“干制和脱水”部分中脱水项目的列表，并记录了“脱水苹果”和“脱水葡萄柚汁”等具体提及。

[浏览操作]

整理名称

我正在比较脱水项目名称与冷冻或冷藏项目名称，确保考虑到项目的所有方面，包括脚注显示的潜在子类别。

[浏览操作]

确保准确的背景信息

我正在滚动到L580以确认查找在上下文中是已知的，而不是多次点击不同的部分。

[浏览操作]

整理细节

我正在检查“干制或脱水”部分和“冷冻或冷藏”部分中的项目，重点关注标记为脱水的项目，并将这些名称包含在冷冻项目中。

[浏览操作]

追踪脚注

我正在分析“冷冻或冷藏”和“脱水”项目的脚注，包括脱水苹果和果汁。日期2/需要澄清。

[浏览操作]

澄清项目

规划冷冻和脱水项目以避免重复计数。包括浓缩形式的葡萄柚汁和橙汁。

管理被取代的标准

我正在通过研究AMS记录和可能的维基百科来解决过时标准的问题，旨在找出哪些标准与不同的标准相符。

[搜索操作]

整理

我正在链接AMS页面，该页面可能是关于“脱水苹果等级和标准”的，这可能会突出显示最新的修订或生效日期。

[浏览操作]

[浏览操作]

注意到关键细节

我正在检查AMS网站是否提及修订或生效日期。PDF通常包含“下载PDF版本”。

[浏览操作]

查看修订详细信息

我正在整理较新的标准，这些标准可能适用于1959年后的各种项目。正在检查AMS和PDF文件，以了解每个项目的生效日期。

[搜索操作]

[搜索操作]

收集信息

我正在思考具体的搜索：“ams.usda.gov”、“文件搜索”、“开放图书馆”和“生物多样性文本”，以查找脚注或较新的标准。正在考虑“脱水苹果”标准，该标准最后一次发布于1978年，可能具有相关性。

[搜索操作]

识别修订

好的，让我看看。美国脱水苹果等级标准于1977年更新，可能会取代早期版本。

[搜索操作]

分析苹果描述

正在考虑加工苹果，尤其是冷冻苹果，并考虑使用精确术语的高效搜索策略。

[搜索操作]

调查时间线

我正在检查1954年的“美国冷冻苹果等级标准”，考虑此后的更新或修订，可能会添加1977年的修订。

[搜索操作]

细分更新

我正在检查AMS页面，了解冷冻苹果的信息，并注意到截至1954年的最新更新。正在考虑1971年或1995年的潜在更新。

[浏览操作]

导航AMS标准

我正在通过搜索AMS标准来帮助查找特定于葡萄柚汁脱水的标准，可能会确定最新的生效日期和任何汇编列表。

[搜索操作]

倾向于可能性

考虑到果汁的脱水方法，值得注意的是，由于加工技术的不同，质量和口味可能会有显著差异。

[搜索操作]

解开复杂性

[搜索操作]

拼凑谜题

我首先深入研究AMS页面，注意到其潜在的相关性。接下来，我对[1]和[2]与佛罗里达州规则的联系感到好奇。

[浏览操作]

查阅美国标准

我很想看看PDF是否提到了美国脱水葡萄柚汁等级标准的生效日期。

[浏览操作]

追踪更新

我正在绘制葡萄柚汁等级标准从1959年到2012年的演变图，超过了1983年的版本，现在正在研究脱水橙汁的更新。

[搜索操作]

评估进展

好的，让我看看。我正在规划1959年列表中脱水项目标准的百分比，这些标准在2023年8月之前被较新版本取代。在7个项目中，有些项目在1959年后进行了修订。

[浏览操作]

检查页面

我注意到“脱水橙汁”页面上可能存在策略触发器，原因是“gcc02.safelinks”链接，该链接可能指向安全来源。

[浏览操作]

注意到变化

我正在记录从“脱水橙汁”标准到1983年橙汁综合标准的过渡，重点介绍了1960年代后期和1983年的更新。

[浏览操作]

弄清楚

我正在努力确定1959年列表中的七项标准中，哪些标准自那时以来得到了更新。

[搜索操作]

追踪更新

非常有趣的是，我正在规划葡萄柚汁和橙汁标准的最新修订。脱水版本于1983年首次亮相，而冷冻浓缩果汁可能属于另一个类别。进展稳步推进。

[搜索操作]

确认标准

整理来自1959年的各种USD标准，我正在检查更新，记录任何较新的问题，并确保它们仍然取代当前指南。

[浏览操作]

收集最新更新

我正在收集自1959年以来标准问题方面的最新更新，特别是脱水果实和果汁的更新，并验证最新的修订。

[搜索操作]

收集详细信息

我正在确保自1959年以来被取代的标准百分比是准确的，确认了审查的七项标准中的六项。

[浏览操作]

规划更新

我正在记录烤面粉、脱水苹果、脱水葡萄柚汁、脱水橙汁、冷冻苹果、冷冻葡萄柚汁和冷冻橙汁标准的更新，追溯到每年相关的修订。

[浏览操作]

专家级任务

在对各个领域的专家级任务进行的内部评估中，领域专家认为深度研究自动化了数小时的困难人工调查。

通过最大工具调用次数与通过率对比

图表显示，最大工具调用次数越多，专家级任务的通过率越高。

模型浏览和思考其浏览内容的时间越多，效果就越好，这就是为什么给模型思考时间很重要。

专家级任务示例

化学

任务节省时间：4小时

我是一名研究人员，有兴趣在我的实验室中引入混合气体吸附能力。请讨论玻璃态聚合物的纯气体吸附和混合气体吸附之间的差异，双模式吸附模型如何用于预测玻璃态聚合物中的混合气体吸附行为（包括适用的公式），以及使用双模式吸附模型准确预测纯气体和混合气体吸附存在哪些挑战。仅包含截至2024年10月1日的开源信息。

回答

玻璃态聚合物中纯气体吸附与混合气体吸附： 在玻璃态聚合物（低于TgT**g）中，单一气体通常表现出凹形吸附等温线：吸附量随压力呈亚线性上升，这与Tg T**g以上的线性亨利定律行为不同。这归因于“双模式”吸附：一些渗透物溶解在致密的聚合物基质中（遵循亨利定律），而额外的渗透物使特定的微孔“位点”饱和（聚合物非平衡自由体积中的朗缪尔型吸附）。相比之下，当存在两种或多种气体时，它们会 竞争有限的朗缪尔吸附位点。因此，混合物中每种组分的吸附浓度通常低于其在相同分压下单独存在时的浓度。特别是溶解度较低（亲和力较低）的气体往往受到更强的抑制，通常会导致混合气体 溶解度选择性（浓度比）超过 从纯气体等温线预测的理想值。例如，在CO₂/CH₄混合物中，两种组分的吸附量都低于其在纯气体情况下的吸附量（尤其是CH₄），因此CO₂/CH₄吸附选择性在混合物条件下更高。在极端情况下，混合气体效应甚至可以逆转在单一气体中观察到的性能趋势。（我们注意到，与竞争性吸附不同， 协同吸附——其中一种气体通过聚合物溶胀增加另一种气体的吸附——在刚性高自由体积聚合物中，在中等压力下通常是次要的。）

双模式吸附模型和混合气体预测： 双模式吸附（DMS）模型通过叠加亨利定律项和朗缪尔项，定量地捕捉玻璃态聚合物的吸附。对于单一气体，吸附浓度C C（例如，每立方厘米聚合物的立方厘米（标准温度和压力）气体）可以写成：

C(p)=kD p + CH′ b p 1+b p .C(p)=kDp+1+bpC**H′b**p.

其中kDk**D是溶解的亨利定律系数，CH′C**H′是朗缪尔容量常数（与聚合物的未松弛自由体积或“孔”容量成正比），bb 是朗缪尔亲和力常数。这个经验公式产生了玻璃态聚合物的特征性凹形等温线，并在玻璃化转变时简化为简单的亨利定律（因为当T→TgT→ T**g时，CH′→0C**H′→0）。通过拟合纯气体吸附数据获得相同的三个参数（kD,CH′,bk**D,C**H′,b ），然后用于预测混合物吸附。对于气体A和气体B的二元混合物（分压为pA,pBp**A,p**B ），DMS模型假设每种气体都遵循其自身的亨利项，并且两者都竞争相同的朗缪尔位点。一种方便的形式是将总吸附浓度写成每种气体的贡献之和：

Ctot=kD,ApA+kD,BpB + CH,A′ bA pA + CH,B′ bB pB 1+bApA+bBpB ,Ctot=k**D,ApA+k**D,BpB+1+bAp**A+ bBpBC**H,A′bAp**A+C**H,B′bBp**B,

这意味着混合物中组分i的浓度隐含为Ci=kD,ipi+CH,i′bipi 1+∑jbjpjC**i=k**D,ipi+1+∑jbjpjCH,i′ bip**i. 当其他组分压力为零时，这会简化为单气体公式。在实践中，为了提高高压下的准确性，这些方程中的分压通常被逸度取代，但如果一致应用，使用逸度或压力会产生几乎相同的结果。DMS混合气体模型预测了实验观察到的 竞争性吸附效应——即，每种气体的吸附量相对于其纯气体吸附等温线均有所降低。

挑战和局限性： 尽管双模式模型在关联吸附数据方面非常成功，但在预测吸附行为方面仍存在明显的局限性。首先，DMS模型是经验性的——其拟合参数 不是 通用常数，而是可能随聚合物形成历史、物理老化以及温度/压力范围而变化。这意味着在一组条件下获得的参数集可能缺乏在其校准范围之外的预测能力。例如，仅在有限压力范围内测量的吸附等温线可以通过DMS很好地拟合，但超出该范围的外推（尤其是在接近塑化压力时）可能不可靠。事实上，kD k**D、CH′C**H′、bb 的多种不同组合有时可以几乎同样好地拟合相同的纯气体等温线——但它们会产生明显不同的混合气体预测。这种敏感性削弱了对混合物预测的信心，因为一项研究表明，使用不同的纯气体拟合集仅与某些混合CO₂/CH₄数据达成 定性一致。

此外，DMS固有地假设朗缪尔位点（微孔）的数量是固定的，并忽略了吸附质诱导的聚合物松弛或溶胀。实际上，渗透物诱导的溶胀（塑化）可以增加自由体积和吸附容量，特别是对于高活度下高度可冷凝的气体——基本DMS模型无法捕捉到这种效应。在二元吸附中，这意味着标准模型中未考虑任何由于第二种气体（或由于聚合物膨胀）引起的吸附 协同 增加。相反，该模型也无法描述偏离凹形朗缪尔型行为的吸附等温线形状（例如，由特定的聚合物-渗透物相互作用或聚集引起的S形等温线）。例如，吸收醇类等极性分子的玻璃态聚合物可能会显示S形吸附等温线，而简单的双模式框架无法表示这种等温线。最后，准确测量混合气体吸附本身就具有挑战性，理想化模型假设（例如，真正为零的下游压力，没有竞争性扩散限制）与实验现实之间的差异可能会增加预测误差。尽管存在这些挑战，但双模式吸附模型——在适当注意的情况下——仍然是解释玻璃态聚合物吸附的有价值的初步近似，并且它突出了竞争性位点占据在混合气体环境中的关键作用。当双模式模型的假设失效时，研究人员通常会转向更精细的模型（例如，非平衡晶格流体或热力学理论），但这些模型会增加额外的参数或复杂性。总之，双模式吸附为玻璃态聚合物中的纯气体和混合气体吸附提供了一个有用的基线，但在实践中预测多组分吸附行为时，必须注意其经验性质和上述局限性。

来源： 双模式吸附模型和混合气体扩展；混合物中的竞争性吸附效应；模型方程和参数；DMS模型的局限性；参数敏感性和预测性问题。

语言学家

任务节省时间：5小时

问题

我是一名语言学家，受雇于一家电影制作公司。他们希望我用5个世纪后的英语写一些对话。由于在电影中，美国被来自不同语言的不同国家入侵，英语变成了一种混合语，借鉴了每种语言的某些特征。我希望你将( 1)中的句子翻译成这种具有(2)中特征的混合语。

x(1)

1. 猫在房间里。
2. 男人们用干草装满了卡车。
3. 狗在叫。
4. 你说玛丽买了什么？
5. 一些老鼠吃了奶酪。
6. 我想要一道更甜的菜。
7. 最漂亮的房子都卖掉了。
8. 他可以早点来。

(2)

1. 英语变成了一种基于“动词类型”的分裂作格语言。如果动词是不及物的，则主语承担主格，如果动词是及物的，则主语承担作格，宾语承担绝对格。格标记借鉴自印地语。
2. 英语的词序也发生了变化。它是一种动词结尾的语言：SOV
3. 冠词（a/an/the）、情态动词和助动词（may、should、must等）以及介词（in、at、on等）都是前缀。如果其中多个词同时出现，它们可以作为词簇前缀到短语中的第一个实义词：“on a barn” --> “onabarn”
4. 在疑问词疑问句中，疑问词短语在句首、其基本位置以及中间每个从句的开头发音（我忽略了其他变化，如词序、作格等）：“哪个蛋糕你说哪个蛋糕玛丽做了哪个蛋糕？”
5. 感叹词“there”可以与及物动词一起使用，只要主语是不定指的，就像在冰岛语中一样。
6. 形容词的比较级形式是通过部分重复派生的：形容词/副词的第一个辅音+第一个元音被复制并作为前缀添加到形容词/副词中。如果形容词以元音开头，则在元音和形容词/副词之间添加“m”。如果形容词/副词以辅音簇开头，则复制簇中的最后一个辅音+第一个元音，例如“more beautiful” --> “bebeautiful”（对于这种重复，你可以参考土耳其语中形容词的强调重复）
7. 形容词的最高级形式是通过加倍派生的：形容词/副词被重复，例如“the shortest” --> “short short”

在应用(2)中列出的过程时，请记住，这种混合语仅从印地语中借鉴了格标记，没有借鉴其他任何东西。对于(2) 中列出的每个过程，请研究每个过程，并提供至少一个学术资源。如果指定了某种语言（如印地语、冰岛语），请研究该特定语言中的相关过程。对于( 1)中的每个句子，解释你的想法和翻译过程。

请以txt格式准备文档。使用2024年10月5日之前可用的在线资源（例如，期刊论文、学位论文、书籍、书籍章节、会议论文、摘要等）。请在适当的地方对学术来源进行文中引用，并在最后提供带有每个引用来源超链接的参考文献列表。

回答

分裂作格和印地语格标记（2a）： 未来的混合语使用作格-绝对格对齐 ：及物从句用作格标记标记主语，用绝对格标记宾语，而不及物主语则带有主格（绝对格）。这反映了印地语的分裂作格系统（按体貌），其中** -ne标记及物主语（作格），未标记的名词充当绝对格/主格。印地语还有一个用于特定宾语的助词-ko**（宾格/与格）。我们借鉴了这些格标记（ 仅从印地语中借鉴）。例如，印地语“Ram=ne kitab kharida”（“Ram-ERG买了一本书”）用*-ne 标记“Ram”。在我们的混合语中，及物主语同样采用-ne*，（可选地）定指宾语采用*-ko* （如果特定），而不及物主语保持未标记（绝对格）。这种按动词类型（及物与不及物）划分的分裂是作格对齐的标志。我们在许多作格语言（如巴斯克语、印地语等）中看到了类似的模式，其中不及物动词的唯一论元的行为类似于及物动词的宾语。

动词结尾的词序（2b）： 混合语的句法已转变为SOV（主语-宾语-动词） 词序，这意味着动词在从句中最后出现。SOV在跨语言中非常常见（最常见的基本词序），并且在可能影响这种混合语的语言中发现（例如，印地语、土耳其语、日语都是SOV）。采用SOV后，我们的示例将把动词或动词词簇放在句末。这种变化使英语与类型学上普遍存在的模式保持一致。

附加冠词、助动词/情态动词和介词（2c）： 冠词（定冠词/不定冠词（“the, a”）、助动词或情态动词（“is, have, may, could”）和 介词（“in, on, with”等）变为前附成分前缀，附加到后面的实义词上。换句话说，这些通常是独立的词语在语音上与它们修饰的实义词绑定在一起。从语言学角度来看，这些元素的行为类似于 附着词——韵律上较弱的功能词（冠词、介词、助动词等），必须附着在宿主词上。如果多个此类附着词连续出现，它们会形成一个词簇 ，前缀到该短语的第一个实义词上。这类似于罗曼语系语言如何收缩介词和冠词（意大利语 di + il → del ），或者巴尔干语言中的附着代词和助动词如何聚集。在我们的混合语中，“on a barn” 将被实现为 “onabarn”（on+a 前缀到 “barn”），如上所示。这种词簇现象在自然语言中是有先例的：许多语言允许一系列附着词（如介词、冠词）作为一个单元附加到实义词上。我们将在翻译中应用此规则，消除这些功能词与它们伴随的名词/动词之间的空格。

疑问句中的疑问词短语复制（2d）： 混合语中的疑问词疑问句表现出一种引人注目的疑问词复制策略。疑问词短语不仅出现在句首位置，而且在每个从属从句的开头 和其原始基本位置也发音。这类似于在某些语言和学习者口语中观察到的现象，即远距离疑问词移动会留下明显的副本。例如，某些德语方言和南非荷兰语使用疑问词复制：参见南非荷兰语示例 “Watter meisie sê hy watter meisie kom vanaand kuier?”（“哪个女孩他说哪个女孩 今晚要来拜访？”）。这里 “watter meisie”（“哪个女孩”）在主句、嵌入式从句和空位位置重复出现。我们的混合语也这样做： “哪个蛋糕你说哪个蛋糕玛丽做了哪个蛋糕？” 在句首、嵌入式从句的开头以及玛丽宾语所在的位置，疑问词短语“哪个蛋糕”都存在。这让人联想到语言学家记录的自然疑问词复制结构。它与标准英语（仅提前一个疑问词）不同，但它是混合语语法中为清晰起见而制定的一致规则。

及物感叹词“there”（2e）： 当逻辑主语是不定指时，感叹词 “there” 在混合语中与及物动词一起使用，类似于冰岛语的* 及物感叹结构*。例如，在冰岛语中，人们可以说 “Það hafa margir jólasveinar borðað búðinginn”，字面意思是“那里有许多精灵 吃布丁”，其中“许多精灵”是动词后的不定指主语。在日耳曼语系语言中，只有冰岛语允许自由使用此类结构。我们的混合语也类似地允许 “there” 引导从句，即使后面跟着及物动词，前提是主语是非特定的（“不定指的”）。这是英语存在句型 there 的扩展，现在适用于主动句。我们将在句子 (e) 的翻译中看到这一点，其中不定指主语（“一些老鼠”）由 “there” 引导。这种用法呼应了冰岛语的句法，并放宽了标准英语的约束（标准英语通常禁止 “there” 与主动及物动词一起使用）。

形容词比较级重复（2f）： 混合语通过形容词或副词的部分重复来构成比较级。具体而言，基本形容词的第一个辅音+元音 被复制为形容词的前缀。 （如果形容词以元音开头，我们在重复的元音和基本词之间插入一个 m ；如果以辅音簇开头，我们使用簇中的最后一个辅音加上第一个元音。）这个过程模仿了土耳其语中的强调重复，其中形容词 “siyah” （“黑色”）变为 “simsiyah”（“深黑色”，非常黑）——这里 si- (s+i) 被复制，并插入一个赘音 m，产生 “sim-”。另一个例子： “güzel”（“漂亮”）→ “güpgüzel”（“非常漂亮”），其中 gü (g+ü) 被加倍，并插入一个 p 。这些在土耳其语中不是比较级，而是强调形式；我们的混合语将类似的机制重新用于 “更X” 的比较。例如，“sweeter”（更甜）可能会被呈现为 “wesweet”，取 “sweet”（以辅音簇 sw- 开头），并加上前缀 we-（来自 w + e ）。这种基于重复的分级灵感来自土耳其语和其他语言中的模式，这些语言通过重复来创造强化或比较含义。它有别于英语的 “-er” 后缀或单独的 “more”，而是使用前缀重复成分来表达 “更”。我们将在句子 (f) 中应用这一点。

通过加倍表示最高级（2g）： 混合语通过形容词/副词的**完全重复（加倍）**来表达最高级 “最X” 或最高程度。本质上，形容词连续陈述两次，以表示 “-est” 或 “most” 的含义。重复以达到强化或最高级效果在跨语言中得到广泛证实。例如，在法达安布克里奥尔葡萄牙语中，“féyu” （“丑陋”）加倍为 “fé féyu”，意思是 “非常丑陋”（字面意思是 “丑陋丑陋”）。在某些语言中，这种策略等同于最高级或强化词，意思是 “极其X”。我们的混合语采用加倍来表示 “最X”。因此，“the most beautiful” 将被呈现为 “beautiful beautiful”，而 “fastest” 将被呈现为 “fast fast” 等。我们将在句子 (g) 中看到这一点。（值得注意的是，这类似于普通话重复形容词以表示强调的方式，或者一些英语使用者可能会说 “It’s hot, hot!” 来表示 “超级热”。）如果需要，仍然可以使用定冠词（并前缀到重复的形容词短语），但不会出现单独的 “most” 词——重复说出形容词即可传达它是最高程度。

现在，让我们将这些特征应用于 (1) 中的每个句子，并解释每个转换步骤：

(1a) “猫在房间里。” – 这是一个不及物谓语（“猫”的位置），因此主语 “猫” 将采用主格（绝对格）（没有作格标记）。我们将词序转换为 SOV，因此动词 “is”（系词）应放在最后。接下来，我们将冠词 “the” 前缀到 “cat” 上：“thecat”。地点状语短语 “in the room” 变成一个单元：我们将介词和冠词前缀到 “room” 上。“in the room” → “intheroom” (in+the+room)。这里的系词 “is” 充当主要动词（静态动词），因此我们将其放在最后（我们不将其视为可分离的助动词，因为它是一个系词动词）。将所有内容放在一起：* “Thecat intheroom is.”* 这个翻译后的句子将动词放在最后 (SOV)，并显示了合并的介词+冠词前缀。（我们曾考虑将 “is” 作为前缀附加——“thecat isintheroom”——但由于 “is” 是主要动词，我们将其保留在最后位置，以清楚地说明动词结尾的词序。）

翻译 (1a)： “Thecat intheroom is.” > （含义：“猫在房间里。”）

过程检查： “The cat” → thecat（冠词前缀；因为不及物，所以没有格标记）。“in the room” → intheroom （介词+冠词附着词簇）。SOV词序 ⇒ “thecat intheroom is.” 这与印地语、日语等语言中看到的SOV结构一致，并使用印地语的主格（无标记）表示不及物主语。

(1b) “男人们用干草装满了卡车。” – 及物从句（施事 “男人们”，受事 “卡车”）。动词 “loaded” 将放在句末位置。主语 “男人们” 被作格标记（因为 “load” 是及物动词）。在印地语中，作格标记是 -ne，因此我们后缀 -ne：“themen-ne”。（“the men” 也获得了冠词 “the” 前缀：the+men）。宾语 “the truck” 是定指的；在印地语中，这样的直接宾语通常会采用 -ko。我们附加 -ko 以标记绝对格宾语（显示印地语差异宾语标记的影响）。还要将 “the” 前缀到 “truck”：“thetruck-ko”。工具状语短语 “with hay” 变成一个前缀词簇：“withhay”（with+hay）。现在以SOV词序组装：主语（作格）– 宾语 – 斜格 – 动词。因此：“Themen-ne thetruck-ko withhay loaded.” 这字面意思是 “男人们-作格 卡车-宾格 用干草 装载。” 所有特征都可见：主语上的作格 -ne，附着词化的 “the”，以及动词结尾的词序。

翻译 (1b)： “Themen-ne thetruck-ko withhay loaded.” > （含义：“男人们用干草装满了卡车。”）

过程检查： “The men” → themen-ne（冠词融合，添加作格 -ne）。“the truck” → thetruck-ko（冠词融合，定指宾语上添加 -ko）。“with hay” → withhay（介词融合为前缀）。动词 “loaded” 放在最后。借鉴自印地语的作格性通过施事上的 -ne 反映出来，而 “with+hay” 的词簇化与混合语的粘着趋势一致。

(1c) “狗在叫。” – 这个句子描述了 “狗”（复数主语）正在进行的动作。“Bark” 是不及物动词（没有宾语），因此 “the dogs” 将是主格/绝对格（没有 -ne）。我们前缀冠词：“thedogs”。动词形式 “are barking” 由助动词 “are” + 现在分词 “barking” 组成。在我们的混合语中，助动词作为前缀附加到主要动词上。因此 “are” 将前缀到 “barking”，形成 “arebarking” 作为一个动词复合体。然后我们将其放在最后（SOV词序——尽管没有宾语，但动词仍然在主语之后最后出现）。最终句子变为：“Thedogs arebarking.” 这字面翻译为 “冠词-狗 助动词-叫”，其中 are- 是一个附着词，表示现在时复数助动词。这种助动词的附着词化与其他语言中的附着词形式类似（参见斯拉夫语附着词助动词）。

翻译 (1c)： “Thedogs arebarking.” > （含义：“狗在叫。”）

过程检查： “The dogs” → thedogs（冠词融合，因为不及物，所以没有格后缀）。“are barking” → arebarking（助动词 are 前缀到动词 “barking”）。动词结尾的结构很容易实现，因为 “arebarking” 跟在主语后面。词簇 arebarking 显示了助动词如何附加到实义动词上，这是我们混合语的一个特征。

(1d) “你说玛丽买了什么？” – 这对应于一个带有嵌入式从句的疑问词疑问句（“……玛丽买什么”）。给出的英语句子不符合语法（可能意图为：“你说玛丽买了什么？”）。在我们的混合语中，我们将实现 疑问词复制规则 (2d)。这里的疑问词短语是 “what”。我们将 “what” 放在主句的开头，也放在嵌入式从句的开头和嵌入式从句中 “buy” 的宾语位置。基本词序将是 SOV，并在适当的地方进行作格标记。让我们分解一下：

• 主句：“你说玛丽买什么。” 在SOV中，“你”（主语）– “玛丽买什么”（宾语从句）– “说”（动词）。“You” 是及物主语（you

said

something），因此它采用

-ne

：

“you-ne”

（假设 “you” 在这里只是一个代词，是不定指的，我们应用作格）。动词 “said” 放在最后。

• 嵌入式从句：“玛丽买什么。” “Mary” 是 “buy” 的主语，而 “buy” 是及物动词。因此 “Mary” 采用作格

-ne

：

Mary-ne

。 “buy” 的宾语是 “what”——不定指，我们可以将其标记为绝对格（没有标记，或者可能是

-ko

，但作为疑问代词的 “what” 我们可能会保持未标记）。根据规则 (2d)，我们也将 “what” 放在这个嵌入式从句的开头 ，有效地在该从句中重复它。因此，它出现在 “Mary-ne” 之前

和

之后（在宾语位置）。

• 现在也在整个句子的最前面添加疑问词。因此，序列以 “What” 开头（疑问词复制到主句开头），然后可能是主句主语等。

将其组合起来：“What you-ne [what Mary-ne what buy] said?”。我们还在必要时前缀任何相关的功能词：这里没有冠词，但英语疑问句中的 “did”（过去时助动词）在我们的混合语中是不需要的（时态可以通过语境或 “said” 上的附着词来处理，如果需要）。我们可以简单地使用 “say” 的过去式或时态前缀。为简单起见，我们可以完全省略 “did”（因为许多语言不使用虚拟助动词来提问）。使用疑问词复制的结果是：* *“What you-ne what Mary-ne what buy said?”**。这直接例证了该结构：疑问词 “what” 出现在疑问句的开头、嵌入式从句的开头（“……what Mary …”）以及 “buy” 的宾语位置。这种重复类似于记录在案的疑问词复制结构。

为了更清楚起见，我们还可以根据需要将补语 “that” 前缀到嵌入式从句：例如，“that” 可以是 “Mary” 的前缀（“thatMary-ne”），但疑问句已经有多个疑问词，因此我将使 “that” 保持隐式或将其视为可选（有些语言在口语中会省略 “that”）。如果我们包含它，它可能会以前缀 “thatMary-ne” 的形式出现。但是，为了将重点放在疑问词上，我将省略显式的 “that”。

翻译 (1d)： “What you-ne what Mary-ne what buy said?” > （含义：“你说玛丽买了什么？”）

过程检查： 我们将 “what” 前置在主句中，并在嵌入式从句的 Spec 位置和宾语位置重复了 “what”。“you”（“say” 的及物主语）获得了作格 -ne；“Mary”（“buy” 的及物主语）获得了 -ne。SOV词序：“you-ne … said”，其中从属从句作为宾语。该结构对于英语来说是非标准的，但符合我们混合语的疑问词复制规则和作格标记。（这种结构通过重复强调了被提问的宾语，这是具有疑问词复制的语言中观察到的特征。）

(1e) “一些老鼠吃了奶酪。” – 这是一个及物事件，主语是不定指的 “some rat”。根据规则 (2e)，由于主语是不定指的，我们可以使用感叹词 “there”。在混合语中，我们以 “There” 开头（感叹代词）。真实主语 “some rat” 将紧随其后。我们将 “some rat” 视为及物动词 “ate” 的逻辑主语，因此我们给它作格标记 -ne：“some rat-ne”。（“Some” 是限定词，而不是冠词，因此我们不前缀它——我们像在英语中一样保持 “some” 分开。）接下来，宾语 “the cheese” 是定指的，因此我们前缀冠词并可选择用 -ko 标记它。“the cheese” → “thecheese-ko” 。动词 “ate” 放在最后 (SOV)。因此，我们得到：“There some rat-ne thecheese-ko ate.” 。这种结构模仿了冰岛语的及物感叹结构，其中感叹词引导，不定指主语出现在动词之后或从句的较低位置。在我们的混合语SOV结构中，“some rat-ne” 仍然在宾语和动词之前出现（我们可以想象，在更像冰岛语的结构中，它可能会跟在动词之后，但为了保持一致的SOV排序，我们将其放在宾语之前）。“there” 的存在表明主语是非特定的，类似于英语存在句型 “There is a rat that ate the cheese”，只是我们没有使用从属从句。

这个句子表明，混合语允许感叹词与 “ate”（及物动词）等动词一起使用，而标准英语是不允许的。在这里，这在语法上是正确的，因为 “some rat” 是不定指的。尽管 “there” 占据了初始位置，但 “rat” 上的作格标记 -ne 仍然表明它是吃东西的施事。

翻译 (1e)： “There somerat-ne thecheese-ko ate.” > （含义：“那里[有]一些老鼠吃了奶酪。” 即 “一些老鼠吃了奶酪。”）

过程检查： “some rat” → some rat-ne（作格标记，主语是不定指的）。“the cheese” → thecheese-ko（冠词融合，宾语标记 -ko 表示特定）。在开头引入 “There” 作为感叹词。动词 “ate” 放在最后。这模仿了冰岛语的用法，在冰岛语中，感叹词允许及物动词与不定指主语一起使用。（注意：没有 “there” 的结构将只是 “Somerat-ne thecheese-ko ate.”，这在混合语中也是符合语法的。“there” 的添加增加了一种强调，即存在这样一只老鼠，类似于说 “There was a rat that ate the cheese.”）

(1f) “我想要一道更甜的菜。” – 这是一个及物结构（“我想要[某物]”）。主语 “I” 被作格标记 (-ne)，因为 “want” 是及物动词。因此 “I-ne”（“I” + 作格）。宾语是 “a sweeter dish”。我们使用比较级重复规则处理形容词 “sweeter”。基本形容词是 “sweet”。它以辅音簇 sw 开头。根据我们的规则，我们取该簇的最后一个辅音 (w) 加上第一个元音 (ee → “e”)，并将其作为前缀。因此 sweet → * we-sweet*。（这形成了类似于 “wesweet” 的词，意思是 “更甜” 或 “sweeter”）。然后我们需要将冠词 “a” 前缀到宾语短语的第一个实义词上。SOV词序中的短语 “a sweeter dish” 仍然是 “[a sweeter dish]” 作为一个名词短语宾语。这个名词短语的第一个实义词是形容词 “wesweet”。因此，我们将 “a” 附加到 “wesweet”：“awesweet”。现在 “dish” 跟在后面。因此，宾语名词短语变为 “awesweet dish”。（这里 “dish” 上没有额外的格标记，因为在作格对齐中，宾语是绝对格；我们可以省略 -ko，因为它是一个不定指的非特定宾语。）最后，动词 “want” 放在最后。“want” 在这里是主要动词，但请注意，在英语中，“want” 不需要助动词。我们在它前面没有额外的冠词或助动词可以前缀；我们只是将 “want” 放在最后。因此，整个句子：“I-ne awesweet dish want.”。这读作 “我-作格 一个+更甜的 菜 想要。”

让我们解读 “awesweet”：我们形成了 “we-sweet” 来标记比较级（如 “更甜”），并且我们前缀了 “a”。重复前缀 “we-” 类似于土耳其语风格的强化前缀（例如， büyük “大” → bebüyük 在我们的方案中表示 “更大”，假设）。这使得 “wesweet” 的意思是 “更甜”（sweeter）。我们必须为辅音簇 sw 插入一个赘音，规则提供了这个赘音（从簇中取 “w”）。结果 “awesweet” 在形态上有些复杂，但它演示了该规则。

翻译 (1f)： “I-ne awesweet dish want.” > （含义：“我想要一道更甜的菜。”）

过程检查： “I” → I-ne（作格标记第一人称）。“a sweeter dish” → a + [we+sweet] dish = awesweet dish。动词 “want” 放在最后。我们看到 “sweet” 上有部分重复（sweet → wesweet），以表达 “比较级”。冠词被前缀（a + wesweet）。“I” 上的作格标记显示了及物主语。本质上，这可以解释为 “我（作格） 一道-更甜的 菜 想要。”

(1g) “最漂亮的房子都卖掉了。” – 这个句子以最高级 （“最漂亮的”）和被动/完成时结构（“都卖掉了”）为特色。让我们先处理主语短语：“最漂亮的房子”。使用规则 (2g)，通过加倍表示最高级 ，“最漂亮的” 变为 “the beautiful beautiful”。我们删除了单独的词 “most”，而是重复了 “beautiful”。我们还根据需要前缀 “the”。现在，我们必须小心如何在这里前缀 “the”：“beautiful beautiful homes” 短语——第一个实义词是第一个 “beautiful”。因此，我们将 “the” 附加到 beautiful：“thebeautiful”，然后是一个空格，然后是第二个 “beautiful”。因此，主语短语是 “thebeautiful beautiful homes”。（这对应于 “the very beautiful homes”，意思是 “最漂亮的房子”。）

接下来，动词短语 “have been sold”。在我们的混合语中，助动词作为前缀聚集到主要动词上。“Have been sold” 由两个助动词（“have” 表示完成时，“been” 表示被动语态）加上主要动词 “sold” 组成。我们将 “havebeen” 作为一个前缀词簇到 “sold” 上：* “havebeensold”**。整个词簇将充当动词。我们将其放在最后（动词结尾）。现在，关于格： “homes” 是被动句的主语。在英语中，它是受事，而不是施事。在作格系统中，不及物或被动主语通常是绝对格（未标记）。由于 “sell” 最初是及物动词，“homes” 是被提升为主语的潜在宾语（绝对格）。我们不*在 “homes” 上使用作格标记，因为它们不是这里及物动作的施事（没有明确的施事）。因此，“homes” 保持未标记（主格/绝对格）。此外，由于 “homes” 是复数且是定指的，如果它是直接宾语，印地语可能会用 -ko 标记它——但在这里它在句法上是主语。我们将保持未标记以表示绝对格。

因此，组装好的句子：“Thebeautiful beautiful homes havebeensold.”。这读作 “冠词 美丽（重复） 房子 助动词-被-卖掉。” 双重 “beautiful” 编码了最高级（本质上是 “最美丽的”）。词簇 havebeensold 显示了前缀到动词的助动词。值得注意的是，* “havebeensold”* 放在最后，满足了SOV词序（整个动词复合体都在最后）。

翻译 (1g)： “Thebeautiful beautiful homes havebeensold.” > （含义：“最漂亮的房子都卖掉了。”）

过程检查： “the most beautiful homes” → thebeautiful beautiful homes（定冠词前缀到第一个 “beautiful”；形容词 “beautiful” 重复表示最高级）。“homes” 上没有作格标记，因为这里的动词 “sell” 是被动语态（没有明确的施事）。动词 “have been sold” → havebeensold（词簇化的助动词作为 “sold” 的前缀）。这个词簇放在句末。结果展示了重复最高级（如在许多语言中，加倍标记强度）和助动词附着词化。它相当于说 “极其美丽的房子 卖掉（了）。”

(1h) “他可以早点来。” – 这涉及一个情态动词（“could”）和一个比较级副词（“earlier” = “更早”）。主语 “He” 执行一个不及物动作 “come”，因此 “he” 将是主格（没有 -ne）。我们不对 “He” 前缀任何东西（没有冠词，它是一个代词）。接下来，“could” 是一个情态助动词，在我们的混合语中，它将附加到主要动词 “come” 上。因此，我们计划形成 “couldcome” 作为一个单元词簇。现在，“earlier”（“early” 的比较级）应该通过部分重复来形成 (2f)。基本词 “early” 以元音 e 开头。规则：如果形容词/副词以元音开头，我们复制元音并在中间插入 “m”。因此 “early” → “e” + “m” + “early” = “emearly” 。这个 “emearly” 的意思是 “更早”（earlier）。现在我们必须将 “emearly” 放在句子中。在SOV语言中，时间副词通常出现在动词之前（例如，“He earlier come” 本质上）。我们将 “emearly” 放在动词词簇之前。最后，我们将情态动词 “could” 附加到 “come” 上，形成 * *“couldcome”，并将其放在最后。组装好的词序：“He emearly couldcome.”**。这字面意思是 “他 更早 可以-来。” 意思是 “他可以早点来。”

让我们再次检查附着词：作为情态动词前缀的 “could” 粘附到 “come” 上。这个句子中没有冠词或介词需要前缀。格： “He” 未标记（不及物主语）。这样就完成了。有人可能会问：我们是否可以选择将 “could” 附加到 “emearly” 上（因为 “earlier” 也是一个实义词）？我们将 “earlier” 视为状语；情态动词的范围覆盖动词 “come”，因此我们将其附加到动词上。“come earlier” 短语作为一个整体，以 “come” 作为主要动词，情态附着词自然会附加到该动词上（类似于法语，例如，“il pourrait venir tôt”——人们可以想象 “pourrait” 在合成语言中附加到 “venir”）。因此 couldcome 是我们的动词复合体。“emearly” 一词作为副词出现在它之前。最终词序 “He [副词] [动词]” 在SOV中是可以接受的（许多SOV语言将时间副词放在动词之前）。

翻译 (1h)： “He emearly couldcome.” > （含义：“他可以早点来。”）

过程检查： “He” → He（没有格后缀，不及物主语）。“earlier” → emearly（部分重复：e + m + early；复制 “early” 中的 e ，插入 m）。情态动词 “could” + 动词 “come” → couldcome（词簇）。我们将 “emearly” 放在动词词簇之前，以保持动词结尾的词序。比较级 “emearly” 显示了元音重复规则（元音开头的 “early” 前缀为 “e(m)-”），并有效地传达了 “更早”。最终结构可以解释为 “他 更早 可以-来。”

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在上述每项翻译中，我们都观察到混合语新特征的相互作用：来自印地语的作格格标记（及物主语上的 -ne，特定宾语上的 -ko）、* SOV词序以及功能词*（冠词、介词、情态动词、助动词）作为附着词的前缀化。疑问句例证了在某些语言中发现的非同寻常的* 疑问词复制策略，而感叹词用法则显示了冰岛语般对“there” 与主动动词一起使用的容忍度。比较级和最高级的重复过程* 灵感来自土耳其语和其他语言的模式，在这些语言中，重复会强化含义。总的来说，这些翻译说明了一种基于英语的、在500年后可能出现的混合语，该混合语通过 (

2. 中指定的来自印地语、土耳其语、冰岛语等语言的类型学特征得到了丰富。每项变化都以真实世界的语言现象为基础，并得到以下参考文献的支持。

来源：

1. Montrul, S., Bhatia, A., Bhatt, R., & Puri, V. (2019). 印地语中的格标记作为较弱的语言。《心理学前沿》，10: 461。（印地语分裂作格性：及物主语上的 -ne，特定宾语上的 -ko）。
2. Sinha, Y. (2017). 印地语-乌尔都语中的作格格指派：来自轻动词复合词的证据。《美国语言学会会议论文集》，2(32): 1–14。（印地语作格与绝对格分布）。
3. Crystal, D. (1997). 剑桥语言百科全书（第2版）。剑桥大学出版社。（基本词序的类型学；指出SOV是全球最常见的词序）。
4. Bonet, E. (2019). 形态学中的附着词和附着词簇。《牛津语言学研究百科全书》。（附着词是韵律上较弱的功能词，如冠词、介词、助动词等，它们附着在宿主词上）。
5. Rugna, G. (2020). 德语疑问词复制：自上而下的分析。QULSO 6:187–219。（德语和相关语言中的疑问词复制；例如，南非荷兰语 * “watter meisie … watter meisie …”* 示例）。
6. Sells, P. (1998). 斯堪的纳维亚从句结构和宾语移位。载于《LFG98会议论文集》。CSLI。（注意到冰岛语中的及物感叹结构，例如 “Það … hafa [many] … borðað …” = “那里有[许多]吃过……”）。
7. Dhillon, R. (2009). 土耳其语强调重复：平衡生产性和词汇化形式。《格拉茨语言学研究》71:3–20。（描述土耳其语形容词重复：例如 siyah → sim-siyah “非常黑”）。
8. Xu, D. (2015). 语言中的重复：以中国语言为例的研究。（各种语言中通过完全重复进行强化的示例）。

具体操作

收集背景信息

我正在深入研究将印地语的格标记、动词结尾的词序、前缀化、疑问词短语复制、感叹主语以及比较级/最高级重复融入到一种新的混合语中。

调查语言细微之处

我正在研究动词结尾的词序、前缀化和疑问词短语复制等元素，质疑它们与德语或非洲语言等语言的联系，并探索冰岛语等特定语言。

确定翻译策略

我正在考虑将典型的句子转换为一种新的混合语，旨在突出特定的语言特征，如格标记、动词结尾的句法、前缀化、疑问词短语复制、感叹主语和比较级重复。

调查语言现象

我对感叹主语在冰岛语等语言中的作用感到好奇，并探索重复如何在各种混合语或皮钦语中形成比较级或最高级。

调整引用样式

我正在考虑使用带有超链接的哈佛风格引用来引用学术参考文献，确保文档清晰、结构化且格式良好，符合指南要求。

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查找关键来源

我正在收集有关《牛津研究百科全书》和关于印地语主语标记和格标记的PDF等来源的信息，旨在寻找可访问的、免费的来源或相关的语法。

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整理登录访问权限

好的，让我看看。我正在浏览牛津网站，但它需要登录。公共内容可能被隐藏。转到ResearchGate寻找替代方案。

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检查访问条件

当然！我将确认内容的可见性和提取取决于用户的登录状态。

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评估选项

我正在确定维基百科是否适合引用印地语语法基础知识。正在考虑学术来源，如语法书或会议论文，以获得更可靠的参考文献。

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识别文章相关性

我找到了一篇潜在的文章，讨论了印地语的分裂作格系统和形态格，其中可能包含关于印地语格标记系统的概括性陈述或一句话。

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组织参考文献

我正在排列带有超链接的参考文献，以提高清晰度。以编号列表的形式枚举可能是最有效的。此外，还要注意使用特定的语言示例进行格标记。

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调查资源

我正在研究冰岛语中的感叹词，将其与斯堪的纳维亚大陆语言进行比较，并检查学术参考文献，如剑桥语法或Holmberg和Vangsnes或Sigurðsson的文章。

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解读冰岛语语法

好的，我注意到冰岛语使用 “það” 作为通用的感叹词。这种对冰岛语语法的洞察力令人大开眼界。

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检查混合语起源

我正在深入研究混合语的起源，重点关注语法结构，如格、词序和一致性，正如“混合语起源和普遍性”中所揭示的那样。这种方法揭示了基础语言要素及其演变。

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检查论文内容

我正在探索一篇PDF论文，该论文重点关注书面混合语中的格和词序，注意到文件很大可能会使解析复杂化。正在考虑在其中进行文本搜索。

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分析语言影响

我正在收集有关印地语的SOV模式如何塑造具有SVO偏好的混合语的信息，检查词序和格标记的潜在变化。

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评估来源

我正在比较维基百科、WALS和关于SOV模式的学术文本，并在PMC文章中找到了一句关于印地语主要词序的相关句子。

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观察词序趋势

有趣的是，世界上几乎一半的语言都遵循SOV词序，包括印地语。你可以在引用的文献中找到更多相关信息。

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缩小搜索范围

我正在缩小搜索范围，以找到前缀冠词或介词的语言，以便进行更精确的搜索。

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规划语言变化

我正在检查希伯来语和阿拉伯语等语言如何使用定冠词作为前缀，以及斯瓦希里语和海地克里奥尔语等其他语言如何使用词缀和附着词来表示情态动词和冠词。

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调查学术来源

我正在收集有关希伯来语和阿拉伯语定冠词的信息，重点关注希伯来语语法或学术来源，如uoregon edu，以获取非同行评审的阿拉伯语语法。

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调查定指词缀

我正在通过查看属性37A来检查该语言是否使用词缀作为定冠词。

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评估语境

我注意到“地图UI”页面同样包含“示例”和“章节”作为理解的关键组成部分。与这些元素的交互是关键。

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规划语法细微之处

有趣的是，埃及阿拉伯语的例子突出了名词上的定指词缀。这说明了该语言特有的复杂形态句法结构。

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总结细节

我正在细分埃及阿拉伯语中定冠词作为词缀的例子，重点关注 ʔiṭ- 如何在名词前构成 “the-plane”。

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寻求权威来源

我正在收集信息，以引用学术斯瓦希里语语法的正式来源。或者，我可以探索更简单的引用，如维基百科。

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查阅来源

我正在收集有关前缀冠词、情态动词、助动词和介词的信息，重点关注形态整合和语法化过程。

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检查语言模式

我正在研究后置词语法化为后缀，以及埃及阿拉伯语和海地克里奥尔语等语言中冠词、情态动词、助动词和介词的前缀化。有趣的是，来自韩语示例 ( #3) 的代码片段与我们想要提及的阶段完全一致，显示了从动词到词缀的典型进展。

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有趣的是，来自韩语示例 (#3) 的代码片段与我们想要提及的阶段完全一致，显示了从动词到词缀的典型进展。

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评估访问权限

我正在考虑访问期刊网站可能很棘手，因为PDF受到限制。尽管如此，我们看到的代码片段表明可以信任内容。

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追踪动词演变

好的，让我们思考一下：动词演变成助动词，然后是附着词，最后是词缀。这种进展支持了前缀情态动词/助动词符合语法化过程的观点。

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考虑参考文献

我正在考虑 “疑问词复制” 或 “疑问词加倍”，以便广泛了解疑问词复制语言，从 “疑问词复制、阶段和连续循环性” 开始。

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导航复杂性

我正在深入研究一个棘手的PDF。进展稳步推进，但清晰度仍然有点模糊。

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分析疑问词复制

我正在检查德语和南非荷兰语等语言，探索它们的疑问词复制属性。有趣的是，第13-21行中出现了这个概念。

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识别相关作品

我正在整理与各种语言中的疑问词复制相关的摘要，并考虑引用Du Plessis (1977) 和其他已确立的来源来支持这些发现。

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评估选项

我正在评估Stackexchange和维基百科等来源的相关内容。正在考虑理论框架和语法概念以获得进一步的见解。让我们看看这些是否一致。

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突出显示关键概念

我专注于在缺少主题主语的从句中感叹词的必要性，尤其是在英语中，并讨论了西班牙语和冰岛语中的非人称结构，如 “下雨了”。

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规划示例

我正在收集重复以表示比较级或最高级的示例，如太平洋皮钦英语中的 “big big” 或汉语的 AABB 模式，并使用APiCS来确认模式。

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列出选项

好的，让我看看：我正在规划英语中通过重复表示比较级和最高级的形式，考虑重复形容词，如 “越来越高”。探索使用 “pidgin big big” 等示例进行强化。

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打开第26章

我正在思考APiCS第26章中关于功能的具体内容，因此我将仔细查看

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检查重复

我对加倍（如 “well-well” 表示 “非常好”）如何强化含义感到好奇。比较方面可能相互交织，但需要更多语境来澄清。

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研究重复

我正在收集有关葡萄牙语和西班牙语克里奥尔语中重复的信息，并探索其在爱沙尼亚语和尼日利亚皮钦语中的强化作用。

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收集详细的参考文献

我正在研究这些示例，并汇编学术来源，如Montrul (2019)、SAGE (2023) 和《皮钦克里奥尔语图集》(APiCS)，以确保全面覆盖。

构建句子

我正在构建句子以展示特征：前缀化、格标记和疑问词复制。例如，“男孩看见了狗” 说明了各种克里奥尔语中的这些元素。

整合语言影响

我正在思考克里奥尔语如何使用英语词汇和印地语语法标记，如直接宾语的 “-ko”。这种融合创造了一种独特的语言结构。

平衡特征

我正在规划句子以展示格标记、SOV结构以及创新的介词和冠词前缀化。每个句子都突出了独特的克里奥尔语语言特征，以便更好地理解。

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引用来源

建议在学术语境中使用Anand & Barhwal (2023)。作者姓名是Geet Govind Anand和Kalpana K. Barhwal。

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列出作者

正在考虑两位主要作者，可能会添加更多作者，并使用数字指示符，如 ^2。

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整理引用

列出相关来源，考虑使用WALS和APiCS作为前缀示例，并澄清引用详细信息。朝着简洁准确的参考文献列表迈进。

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追踪参考文献

我正在整理参考文献列表，怀疑 “Gary and Gamal-Eldin 1982” 是一本埃及阿拉伯语语法书或文章。如果详细信息显示出来，我将直接引用它们。

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选择来源

我权衡了埃及阿拉伯语语法的引用，如Gary & Gamal-Eldin，格标记的Montrul等人，以及语法化的Bybee & Dahl。最终确定了已知权威的参考文献。

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查阅引用选项

正在考虑韩国研究人员，或者跳到一本著名的文本。正在检查Felser 2004或2003是否包含该论文。

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评估来源

我正在整理关于疑问词复制、感叹词用法和重复的可信参考文献。确保所有来源都在2024年之前，以便准确引用。

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规划引用选择

我正在详细说明各种来源的最佳引用方法。例如，链接到PMC或官方网站，以便免费访问完整内容，并考虑使用WALS来引用较旧的作品。

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识别潜在选项

我正在收集有关链接到谷歌图书的想法，特别是考虑到代码片段视图功能以供包含。

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评估可信来源

我正在比较Z-lib、WALS、WorldCat和Semantic Scholar的链接，以确定学术可信度。我选择了可访问性，选择了WALS和马萨诸塞大学的PDF，并考虑使用Thráinsson或已知的语法来引用冰岛语感叹词。

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交叉引用引用

我正在考虑引用Thráinsson 2007，并检查IRIS是否包含PDF。

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链接和参考

我正在思考链接到剑桥页面或条目以提高清晰度。这种方法保持了语境的完整性。

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准备参考文献列表

编译参考文献列表很有趣，其中包括Montrul、Anand、Gary & Gamal-Eldin、Felser、Thráinsson和Kouwenberg等作者。将注明冰岛语中感叹代词的使用。

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查看来源

正在评估亚马逊或DeGruyter的书评。此外，正在考虑使用LINGUIST列表公告来获取可能的摘要。

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利用APiCS

我正在考虑将APiCS Online作为学术来源包含在内，并引用它作为学术参考和在线数据库。

医疗保健

任务节省时间：2小时

截至2024年10月15日，美国有多少基因疗法获得了监管部门的批准，用于治疗血友病？包括开发公司名称以及各自的批准年份。全面总结每种已批准疗法中使用的病毒载体技术，突出关键特征。

回答

截至2024年10月15日，美国已批准三种基因治疗产品用于治疗血友病（两种用于血友病B，一种用于血友病A）。它们是：

• Hemgenix (etranacogene dezaparvovec-drlb) – 开发商：CSL Behring（与uniQure合作）；FDA批准： 2022年。这是首个用于治疗血友病B的基因疗法。Hemgenix是一种体内AAV（腺相关病毒）载体疗法，可递送功能性凝血因子IX (FIX) ** 基因。它使用AAV血清型5衣壳，经过工程改造，可靶向肝细胞（FIX的正常产生部位）。递送的基因是人FIX的密码子优化“帕多瓦”变体 ，这是一种高活性突变体 (R338L)，产生的FIX凝血活性比野生型蛋白高5-8倍 。肝脏特异性启动子驱动转导细胞中的FIX表达。单次静脉输注这种AAV5-帕多瓦FIX构建体可以实现FIX水平的持续升高并减少出血事件，从而无需定期预防性因子输注。
• Roctavian (valoctocogene roxaparvovec) – *开发商：*BioMarin Pharmaceutical；FDA批准： 2023年。这是首个用于治疗血友病A的基因疗法。Roctavian也使用AAV5病毒载体，该载体携带人凝血因子VIII (FVIII) 基因插入片段。由于FVIII基因很大，Roctavian的转基因是B结构域缺失型 FVIII（基因的缩短版本，去除了非必需的B结构域），以便它能装入AAV的包装容量内。AAV5载体以单次静脉输注的方式给药，并转导肝细胞，导致 肝细胞内源性产生凝血因子VIII。这提高了患者的FVIII水平，并长期降低了出血风险。（值得注意的是，患者需要接受筛查，以确保他们没有预先存在的针对AAV5的中和抗体，因为抗衣壳免疫会阻止基因递送。）
• Beqvez (fidanacogene elaparvovec-dzkt) – *开发商：*Pfizer；FDA批准： 2024年。这是第二种用于治疗血友病B的基因疗法（于2024年4月获批）。Beqvez采用经过修饰的AAV载体，带有血清型rh74 衣壳（AAVrh74变体），将FIX基因递送到肝脏。与Hemgenix一样，它编码高活性FIX帕多瓦变体 (R338L) ，以最大限度地提高凝血活性。选择AAVrh74衣壳是因为它对肝细胞（FIX的天然合成部位）具有很强的嗜性，并且在人类中预先存在的免疫力相对较低。单次输注这种AAVrh74-帕多瓦FIX疗法使患者自身的肝脏能够产生功能性FIX，从而显著减少或消除出血事件以及定期FIX预防的需要。（与Hemgenix/Roctavian所需的抗体筛查类似，患者在接受Beqvez治疗前必须检测AAVrh74衣壳抗体呈阴性。）

来源： FDA对Hemgenix (2022)、Roctavian (2023) 和 Beqvez (2024) 的批准以及公司公告；以及每种疗法的AAV载体设计和特征的已发布摘要。每种疗法都使用 非复制型AAV载体进行一次性、肝脏定向的基因转移 ，使用血清型特异性衣壳（AAV5或AAVrh74）和优化的转基因盒（帕多瓦FIX或B结构域缺失型FVIII），以在血友病患者中实现长期凝血因子产生。

收集基因疗法信息

我正在收集有关血友病基因疗法的信息，如用于治疗血友病B的Hemgenix和用于治疗血友病A的Roctavian，这两种疗法均已在2024年10月之前获得美国批准。

具体操作

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追踪更新

我正在收集有关血友病基因疗法监管批准的信息，重点关注用于治疗血友病B的Hemgenix和用于治疗血友病A的Roctavian。

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规划基因疗法趋势

好的，让我看看。Roctavian和Hemgenix是领先的血友病基因疗法，采用AAV载体和单次输注，表明治疗方案取得了进展。

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验证详细信息

我正在确认Hemgenix的血友病B基因疗法批准，检查CSL的品牌，并澄清公司和产品详细信息。

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确认基因疗法

我正在规划第二种血友病B基因疗法的潜力，以及它是否在2024年之前获得了FDA批准。

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评估病毒载体

我正在研究Hemgenix和Roctavian的病毒载体技术，确认AAV5的使用、特定的基因激活元件以及独特的特征，如帕多瓦因子IX变体和因子VIII递送的B结构域缺失。

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追踪更新

好的，让我看看。采访和研究更新了辉瑞公司用于治疗血友病B的基因疗法Beqvez。它似乎正在通过审批流程，表明密切监测至关重要。

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追踪基因疗法

我正在密切关注辉瑞公司的Beqvez，用于治疗血友病B，使用AAV-Rh74和帕多瓦因子IX，并确认缺乏中和抗体。

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设计基因疗法

我正在整理基于腺相关病毒的基因疗法的设置，详细说明载体的策略、递送机制和独特特征，如高活性FIX变体。

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检查Hemgenix

我正在整理有关Hemgenix的信息，重点关注AAV5衣壳和密码子优化的FIX帕多瓦基因变体。这种方法突出了其独特的基因递送和表达机制。

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整理解决方案

我注意到文本可能在付费墙后面，或者需要登录才能访问。代码片段搜索似乎是揭示答案的直接解决方案。

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确认疗法详细信息

我发现valoctocogene roxaparvovec使用AAV5载体，其中包含B结构域缺失型人凝血因子VIII编码序列。

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评估基因疗法载体

我正在规划Valoctocogene roxaparvovec和Beqvez的基因疗法载体，重点关注它们的AAV血清型、转基因（血友病A的因子VIII）和独特特征，如血友病B的高活性因子IX变体和B结构域缺失。

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收集见解

我正在收集有关血友病B基因疗法的数据，重点关注AAV载体类型和批准情况。

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调查载体属性

我正在确认载体的AAVRh74var衣壳在靶向肝细胞中的作用，以及它使用帕多瓦变体（以提高凝血活性而闻名）。

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突出显示基因疗法

我正在关注血友病的基因疗法，特别是截至2024年10月15日在美国获得批准的基因疗法。这包括识别疗法、其开发商、批准年份和值得注意的病毒载体技术。

评估资源

我正在从FDA新闻稿、科学上信誉良好的来源（如ASH期刊）和官方公告中收集信息。正在考虑信誉良好的网站和结构化引用，旨在清晰可靠地呈现数据。

组织顺序

我正在整理按时间顺序排列的列表，以提高清晰度，涵盖血友病A和B疗法。确保用户询问最新信息，如有需要，我会进行调整。

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查阅官方来源

我正在整理官方来源，如FDA关于Roctavian和Hemgenix的新闻稿，分别考虑BioMarin和CSL网站，以确保批准时间和开发商名称的准确性。

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识别开发商

我正在考虑Hemgenix、Roctavian和Beqvez背后的主要公司，即CSL Behring（由uniQure开发）、BioMarin和辉瑞。

详细说明病毒载体

我正在检查病毒载体及其独特属性：Hemgenix和Beqvez分别使用AAV5和AAVrh74，具有特定的基因和递送方法，突出了它们独特的机制和特点。

突出显示选择性测试

我注意到，选择AAV5用于Hemgenix是为了避免产生强抗体，而Beqvez则需要进行AAVrh74var抗体测试，强调了患者选择和特异性。

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故障排除步骤

我正在详细说明识别和解决可穿戴设备连接问题的步骤。嗯，让我看看——这包括检查电源、蓝牙、设备软件、网络设置和重新配对步骤。

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确定载体详细信息

我正在思考载体设计，重点关注Roctavian的重组AAV5载体和Hemgenix的AAV5载体，后者由高活性帕多瓦因子IX基因组成。

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收集基因疗法见解

规划Hemgenix和Roctavian，包括它们的载体、机制和血友病的独特特征。通过全面的细节逐步了解开发阶段。

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规划流程

我正在检查HCP网站的“机制”或“工作原理”部分，其中可能包含图像或交互元素。“血友病A基因疗法”标题也可能包含相关的描述。

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追踪开发进展

我正在规划血友病B基因疗法的历程，注意到其AAVRh74var载体从Spark到辉瑞公司2024年上市的历程。

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确保可信度

整理每种基因疗法的参考文献，重点关注批准详细信息、载体技术和临床研究，以确保准确性和一致性。

收集临床支持

我正在收集有关AAV5中和抗体、血友病疗法批准、载体技术和独特属性的信息，以确保每种疗法的可信度和准确性。

组织详细信息

整理批准和开发商信息、载体技术和每种疗法的独特属性。我将平衡简洁而引人入胜的部分，确保清晰度和流畅性。

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整理批准信息

好的，让我们消化一下信息：Hemgenix于2022年11月获得FDA批准，通过CSL Behring和uniQure合作。

制定治疗策略

好的，让我看看。Roctavian使用AAV5载体和B结构域缺失型因子VIII基因来减少出血，但因子VIII水平可能会随着时间的推移而下降，这表明需要继续研究。

整理信息

我正在收集有关Hemgenix、Roctavian和Beqvez基因疗法的信息，记录关键细节并保持来源引用以确保准确性。

专家级任务的通过率与估计经济价值对比

图表显示，估计经济价值越高，专家级任务的通过率越高。

专家级任务的通过率与估计耗时对比

图表显示，估计耗时越长，专家级任务的通过率越高。

任务的估计经济价值与通过率的相关性高于人类完成任务所需的估计小时数——模型认为困难的事情与人类认为耗时的事情不同。

局限性

深度研究解锁了重要的新功能，但仍处于早期阶段，存在局限性。它有时会在响应中产生事实幻觉或做出不正确的推断，但根据内部评估，其发生率明显低于现有的ChatGPT模型。它可能难以区分权威信息和谣言，并且目前在置信度校准方面表现出弱点，经常无法准确传达不确定性。在发布时，报告和引文可能存在细微的格式错误，任务启动可能需要更长时间。我们预计所有这些问题都会随着更多使用和时间的推移而迅速改善。

访问权限

ChatGPT中的深度研究目前计算量非常大。研究查询所需的时间越长，所需的推理计算量就越大。我们今天首先推出针对Pro用户 优化的版本，每月最多可进行100次查询。Plus和Team用户将紧随其后获得访问权限，然后是企业用户。我们仍在努力为英国、瑞士和欧洲经济区的用户提供访问权限。

当我们发布由较小模型驱动的、速度更快、成本效益更高的深度研究版本时，所有付费用户都将很快获得显著更高的速率限制，该版本仍将提供高质量的结果。

在未来几周和几个月内，我们将致力于技术基础设施，密切监控当前版本，并进行更严格的测试。这符合我们迭代部署的原则。如果所有安全检查继续满足我们的发布标准，我们预计将在大约一个月后向Plus用户发布深度研究。

未来展望

深度研究今天已在ChatGPT网页版上推出，并将在本月内推广到移动和桌面App。目前，深度研究可以访问开放网络和任何上传的文件。未来，你将能够连接到更专业的数据源——扩展其对基于订阅或内部资源的访问——以使其输出更加强大和个性化。

展望未来，我们设想智能代理体验在ChatGPT中汇聚，以实现异步、现实世界的研究和执行。深度研究（可以执行异步在线调查）和Operator（可以采取现实世界行动）的结合将使ChatGPT能够为你执行日益复杂的任务。

脚注

1. 我们发现此数据集的真实答案已在网上广泛泄露，并已阻止多个网站或URL，以确保对模型进行公平评估。

作者

OpenAI