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Meng Xiao
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新的HRLFS方法使用LLM和多智能体RL进行高效特征选择
研究人员开发了一种名为HRLFS的新方法，用于机器学习中的特征选择，该方法利用多智能体分层强化学习。该方法使用大型语言模型提取特征的数学和语义特征，然后将这些特征聚类以形成分层智能体。实验表明，与传统的每特征一个智能体的强化学习策略相比，HRLFS通过涉及更少的智能体来提高下游机器学习性能并减少运行时间。
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新基准测试 LLM 的基因层面生物推理能力
研究人员推出了 SciHorizon-GENE，这是一个旨在评估大型语言模型 (LLM) 在理解和推理基因层面生物信息方面的能力的新基准。该基准源自广泛的生物数据库，包含超过 540,000 个问题，涵盖与细胞注释和机制分析相关的基因到功能推理。对当前 LLM 的评估显示，它们在基因层面推理能力方面存在显著差异，并且在生成准确完整的功能解释方面仍然存在问题。