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Juan Toscano-Anderson
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新的TOUCKANs架构为科学AI实现可处理推理
研究人员引入了具有可处理不确定性和约束的Kolmogorov-Arnold网络（TOUCKANs），这是一种专为计算科学设计的新型神经网络架构。与依赖昂贵的蒙特卡洛采样来计算统计量数的传统网络不同，TOUCKANs可以确定性地计算期望值、方差和守恒积分。这是通过一种可分解的加积表示实现的，该表示将推理简化为一维叶积分。该架构在各种维度的基准测试中表现出优越的性能，在均值和方差误差方面优于固定预算的蒙特卡洛方法。TOUCKANs还成功地…
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ATHENA框架自动化科学数值工作流
研究人员推出ATHENA，一个旨在自动化计算科学中复杂数值工作流的代理框架。ATHENA被建模为一个知识驱动的上下文老虎机过程，将概念策略与数值实现分离，以促进科学流程的设计、验证和优化。该框架已证明其能够自主推导出解析解、构建数值求解器、诊断问题并协调混合符号-数值工作流，在基准任务上取得了与专家编写的解决方案相当或更优的准确性。