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log-normal distribution
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多智能体LLM交通模式与人类驱动的工作负载不同
一项新的研究论文探讨了多智能体大型语言模型（LLM）系统产生的交通模式，这些模式与传统的人类驱动工作负载有显著不同。研究发现，这些系统内的协调拓扑从根本上塑造了请求到达过程，其中扇出协调引入了双峰性。这些LLM调用的推理阶段最好用对数正态分布来描述，拒绝了泊松指数零模型的适用性。
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神经形态深度估计使用具有不确定性建模的事件相机
研究人员开发了一种使用事件相机的神经形态单目深度估计方法，事件相机具有高时间分辨率和宽动态范围等优点。他们提出的深度神经网络模型可以预测每像素的深度分布，并使用高斯、对数正态和证据学习框架来估计不确定性。实验表明，不同的事件表示方法表现相似，其中对数正态和证据学习框架取得了最佳结果，证明了不确定性估计成功集成以实现可靠的深度预测。