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Distribution shifts of marine taxa in the Pacific Arctic under contemporary climate changes
Distribution shifts of marine taxa in the Pacific Arctic under contemporary climate changes
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MetaKoopman: 用于鲁棒动力学建模的贝叶斯元学习
研究人员推出MetaKoopman，一个新颖的贝叶斯元学习框架，旨在利用线性潜在表示来建模非线性动力学。该方法学习Koopman算子上的矩阵正态-逆Wishart先验，从而实现闭式贝叶斯更新和考虑认知不确定性与随机不确定性的后验预测分布。在严酷冬季条件下和模拟控制任务中对自动驾驶卡车和拖车系统的评估表明，与现有方法相比，MetaKoopman在预测准确性、不确定性校准和对分布偏移的鲁棒性方面表现更优。
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新的MARGIN方法实时校准基础模型智能体
研究人员开发了一种新的在线校准方法MARGIN，旨在提高多智能体系统中基础模型智能体的可信度。与需要模型访问和固定数据集的传统方法不同，MARGIN直接从任务流中实时学习校准因子，无需重新训练或使用保留数据。在19个模型和8个基准上的实验表明，MARGIN在分布变化下显著降低了校准误差，并提高了协调器选择最准确智能体响应的能力，在某些情况下甚至优于随机选择和表现最佳的单一模型。