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Edge Transformer
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新研究使用格点规范理论构建AI关系模型
一篇新研究论文提出了一个新颖的框架，通过借鉴格点规范理论来理解和更新复杂数据集中的关系。作者们证明，关系只能通过共享实体进行组合和交互，这类似于威尔逊回路在量子色动力学中的作用。这种被称为“全息注意”（holonomy attention）的方法，为更新关系图中的边提供了一种独特的、由对称性驱动的方法，有望在不进行显式训练的情况下推断未观察到的关系并识别数据损坏。
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Project Auto-World 使用 LLM 自动化神经关系推理基准测试
研究人员开发了 Project Auto-World 系统，该系统利用大型语言模型 (LLM) 为神经关系推理器自动生成具有挑战性的基准实例。这种方法通过基于 Datalog 规则和 Edge Transformer 评估器创建日益复杂的问题，解决了评估这些模型泛化能力的难题。该系统采用 LLM 驱动的进化和代理搜索来发现产生困难实例的采样函数，并利用生成的数据来提高 Edge Transformer 的泛化能力。这种自动基准测试框架…