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Florian Le Bronnec
Florian Le Bronnec
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LLMs在材料优化中展现出作为获取策略的潜力
研究人员探索了使用开放权重的大型语言模型（LLMs）作为材料优化任务的获取策略。在一项对照研究中，研究人员评估了五种LLMs在四个回顾性的有限池材料优化问题上的表现。LLMs在以更少的迭代次数找到最优材料方面，普遍优于随机选择，表明它们可以在没有特定任务训练的情况下提供有用的信号。然而，与传统的Gaussian-process方法相比，它们的表现好坏参半，在某些情况下LLMs可以媲美甚至超越Gaussian processes，但在其…
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新的RLVR方法解决代码生成冗余问题
研究人员开发了一种名为冗余感知RLVR的新方法，以改进大型语言模型生成代码的质量。该方法解决了生成代码样本之间过于相似的问题，这会影响性能。通过整合基于代码相似度检测的反冗余奖励，该方法旨在生成更多样化且可执行的代码，其性能通常能与现有技术相媲美或超越。