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ArtifactLinker
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ArtifactLinker 使用 GNN 和 LLM 自动查找 SOTA 模型
研究人员开发了 ArtifactLinker，一个新颖的框架，旨在通过分析海量的科学产物来自动发现特定数据集的最先进（SOTA）模型。该系统将 Hugging Face 等平台建模为产物图，利用图神经网络或大型语言模型来预测有希望的模型-数据集链接。然后，通过基于 LLM 的代理进行编码实验来验证这些预测，并引入了一个名为 ArtifactBench 的新基准，该基准包含超过 14,000 个产物和 51,000 个关系，以评估该框架的有效性。
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AI2 的 ArtifactLinker 预测并验证模型基准测试性能
AI2 开发了一个名为 ArtifactLinker 的新系统，以解决模型评估不完整的问题。该系统预测模型可能在哪些基准测试中表现出色，然后进行实际评估以确认最先进的结果。目标是通过在更广泛的基准测试中进行测试，从而更全面地了解模型的能力。