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Crystal
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Crystal 使用 LLM 对学术论文影响力进行排名
研究人员开发了 Crystal，一种使用大型语言模型通过分析引文上下文来评估学术出版物影响力的新方法。与以往孤立评估引文的方法不同，Crystal 在单个文档中联合对所有引用的论文进行排名，从而实现相对比较。这种方法通过随机排名和聚合来减轻 LLM 的位置偏差，从而提高准确性和效率。Crystal 在与现有最先进的分类器相比方面表现出优越的性能，并与长期的科学认可相符，同时发布了一个新的数据集和代码供公众使用。
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新框架使具身AI代理无需重置即可自我改进
研究人员开发了“Continual Harness”，一个新颖的具身AI代理框架，使其能够在无需环境重置的情况下实现自我改进。该系统允许代理在单次连续运行中利用过去的经验来调整和优化自身的策略、提示和工具。在玩宝可梦的实验表明，使用Continual Harness的代理取得了显著进展，接近专家设计的系统性能，并通过与前沿教师模型的协同学习循环实现了持续的游戏内里程碑进步。