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Haoyang Zheng
Haoyang Zheng
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撤回的论文提出了用于修改扩散模型文本生成的PURL
一篇现已撤回的研究论文介绍了用于掩码扩散模型（MDM）的PURL（Planned Unmasking-and-Revision Joint Learning）。PURL旨在通过允许模型选择性地修改早期可能不一致的预测来改进文本生成，这些预测是在并行解码过程中做出的。该框架将并行生成与修订能力相结合，在逻辑谜题、数学推理和代码生成等任务上显示出显著的准确性提升和更少的解码轮次。研究表明，有效的并行生成依赖于在正确的时间修改正确的承诺。
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新的贝叶斯MF-LNO增强了复杂PDE的主动学习
研究人员开发了一种贝叶斯多保真度拉普拉斯神经网络算子（MF-LNO），用于振荡参数化偏微分方程（PDE）的主动学习。该方法利用副本交换随机梯度Langevin动力学（reSGLD）量化的预测不确定性来指导高保真度训练数据的获取。在Lorenz系统和Duffing振子等系统上的实验表明，这种不确定性指导的方法比随机采样更具数据效率和准确性，并且在预测不确定性量化方面优于MF-DeepONet。