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Bayesian Models of Cognition
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新框架利用信息论恰当估值AI数据集
研究人员开发了一个新的信息论框架，用于恰当评估AI中的数据集策展方法。该方法使用Blackwell信息量排序和Shannon互信息来衡量策展数据在多大程度上能告知真实模型参数，旨在避免Goodhart定律等问题，即评估指标成为目标并失去其意义。实验表明，与可能偏好此类策略的传统方法不同，该方法可以识别并惩罚过度拟合测试集的数据策展策略。
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新的变分推断框架扩展了切线近似在复杂模型中的应用
研究人员引入了一个新的变分推断框架，该框架将切线近似的效用扩展到更广泛的概率模型，特别是那些具有强超高斯似然的模型。这种新颖的方法利用凸对偶来创建对数似然的切线下界，从而在原本难以处理的情况下与高斯先验共轭。该框架提供了算法收敛保证和接近 minimax 最优的变分风险界限，在模拟和真实世界数据上均表现出优于现有方法的性能。
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新的MCMC方法解决了具有对称性的贝叶斯模型
研究人员开发了一种名为Folded Transport MCMC (FolT-MCMC) 的新MCMC方法，以应对具有对称性的贝叶斯模型中的挑战。该方法通过使用学习到的归一化流在对称群的基本域上构建独立采样器，直接推断商后验。FolT-MCMC在收敛诊断和认证下界方面提供了显著改进，在各种混合模型和真实世界数据上实现了2倍至145倍的提升。