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AI设计工具验证器捕获文档错误
作者开发了一个漂移检查器，以确保AI工具遵守设计系统规则，最初发现了122个错误，主要是由于解析器不准确。修复解析器后，`llms.txt`文件中仍有三个关键错误，表明AI工具正在学习关于设计系统的不正确信息。为了解决静态文档的局限性，构建了一个MCP（模型上下文协议）服务器，使AI能够查询实时工具而不是仅仅阅读文本，从而更有效地执行规则。
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新的ALINC框架对归纳式节点分类进行图采样
研究人员推出ALINC，一个新颖的主动学习框架，专为涉及大量独立图的归纳式节点分类任务设计。与选择单个节点的传统方法不同，ALINC侧重于采样整个图，这在节点标注需要全图分析的领域至关重要。该框架通过使用各种聚合机制将节点级效用度量适配到图级选择标准，从而弥合了方法论上的差距。实验表明，CoreSet、TypiClust和BADGE是顶级的图采样策略，而聚合方法的选择对性能和成本有显著影响。