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Alexander Kozachok
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AI模型用于皮肤癌分类，通过鲁棒数据增强得到改进
研究人员探索了数据增强技术，以提高皮肤镜皮肤病变分类器在域偏移下的鲁棒性。他们的研究利用ConvNeXt-Large骨干网络和ISIC Archive与Derm7pt，发现复合策略，特别是涉及光度变换的策略，在域外泛化方面取得了最大的收益。研究结果表明，模仿真实世界域偏移的增强比仅最大化域内准确性更具影响力，但建议使用源不相交选择协议进行进一步验证。
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LLM根据自然语言提示生成领域特定语言代码
研究人员推出Text2DSL，一种从自然语言描述生成领域特定语言（DSL）代码的方法。他们开发了PolkitBench数据集，包含超过4000个自然语言到Polkit规则的配对，并通过基于AST的管道进行了验证。使用GigaChat-10B和Nemotron-3-Nano模型的实验表明，提供结构化上下文（如BNF语法和API规范）可显著提高代码生成质量，将语法有效性提高到近99%，并将CodeBLEU分数提高高达95%。这种方法无需模…