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Jilin Hu
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HybridProver 框架增强了 LLM 驱动的定理证明
研究人员开发了 HybridProver，这是一个将大型语言模型 (LLM) 与传统基于策略的定理证明相结合的新颖框架。该方法使用证明草图作为中间表示，将高级规划与细粒度推理相结合。在 miniF2F Isabelle 基准测试上的实验表明，成功率为 73.8%，超过了之前的最先进水平，并表明较小的 LLM 可以有效地生成复杂的证明。
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SEER框架处理噪声、缺失和偏移的时间序列数据
研究人员推出SEER，一个基于Transformer的框架，旨在增强时间序列预测的鲁棒性。SEER通过采用自动化的补丁增强和替换策略，解决了噪声、异常、缺失值和分布偏移等常见数据质量问题。这种方法允许对各种低质量时间序列数据进行统一建模，旨在提高在数据不完美现实工业应用中的预测准确性和稳定性。