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Alexandru-Iulius Jerpelea
Alexandru-Iulius Jerpelea
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块稀疏特征提取器分析及改进建议
研究人员对最近推出的块稀疏特征提取器（BSF）进行了更深入的分析。BSF是一种类似于稀疏自编码器的模型，但使用方向块作为其基本单元。该研究发现，BSF仍然表现出稀疏自编码器的一些常见故障模式，例如特征分裂和组合。为解决这些问题，论文提出了一些架构修改，包括采用锦标赛Top-K选择规则来缓解特征分裂，并将块范式扩展到交叉编码器。
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研究发现 LLMs 在贝叶斯推理和信念更新方面存在困难 · 跟踪 4 个来源
近期研究表明，大型语言模型（LLMs）在一致地表示和更新概率信念方面存在困难，而这对于复杂领域中的决策至关重要。研究发现，LLMs 在处理证据时常常表现出内部不一致性，有时非贝叶斯启发式方法在下游任务中的表现优于精确的贝叶斯更新。这表明 LLMs 的内部世界模型可能被错误指定，导致认知短视和校准不当，尤其是在处理长尾事实或隐藏信息时。