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Kendall S Tau
Kendall S Tau
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新指标RDQ评估多答案检索系统
研究人员引入了一种名为Rank-Deviation Quality (RDQ) 的新评估指标，专为检索和排序系统设计。RDQ可适应具有不同数量正确答案的查询，从单个结果到多个有效选项。它通过考虑检索到的参考项的位置和排序偏差的惩罚来对候选排名进行评分，并设有参数来控制对错误排序的容忍度。RDQ基于序数排名运行，适用于使用成对或列表式判断的标注者，并且它同时考虑了返回的项及其顺序。
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图神经网络提高了节点中心性近似的速度和可转移性
研究人员开发了图神经网络（GNN）来近似计算节点中心性指标，如介数中心性和紧密度中心性，这些指标精确计算成本很高。该研究表明，GNN可以学习跨不同图拓扑的可转移结构表示，从而提高可扩展性和速度。虽然模型在近似介数中心性方面显示出显著的加速潜力，但紧密度中心性仍然对图结构敏感，这仍然是一个挑战。
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新基准量化LLM在不同领域的API差异
研究人员开发了一个新框架，用于衡量不同大型语言模型（LLM）在为任务检索和排序外部API时存在多少分歧。研究发现，在各种API领域和主要模型家族中，一致性适中但存在显著差异，具体取决于任务类型。结构化任务显示出更高的一致性，而开放式推理任务导致更大的分歧，这凸显了多智能体LLM协调中潜在的安全风险。