一个名为ALF的新开源框架已发布，旨在简化科学发现的机器学习过程。ALF通过五个模块化组件管理完整的数据采集循环，解决了该领域普遍存在的数据稀缺性挑战。它支持离线基准测试以进行可复现的实验，以及在线部署以在真实场景中获取新数据，旨在在预算限制下推动科学进步。 AI
影响 简化了科学领域机器学习的数据采集流程，有望通过克服数据限制来加速研究。
排序理由 该集群描述了一篇关于机器学习开源框架的新学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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arXiv:2609.31197v1 Announce Type: new Abstract: Machine learning for scientific discovery is almost systematically data bound. Producing relevant high quality data, under budget constraints, is amongst the most promising ways to advance the field. Active learning (AL) offers prom…