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Mohammad Hassan Heydari
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新波斯语检索模型Yalda-Embedding发布，采用开放开发模式
研究人员开发了Yalda-Embedding，一个拥有5.958亿参数的新波斯语检索模型，该模型改编自Qwen3-Embedding-0.6B。该模型在FaMTEB的八项波斯语检索任务上表现强劲，在评估的0.6B模型中取得了最高的宏平均分，并且优于其基础模型和F2LLM-v2-0.6B。开发过程包括对比微调和关系知识蒸馏，最终模型在不增加推理时大小的情况下，性能接近更大的Qwen3-Embedding-4B模型。该项目强调开放开发，发…
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新的CryptoL框架提高了金融时间序列预测的准确性
研究人员推出了一种新颖的CryptoL框架，旨在提高加密货币多元时间序列预测的准确性和稳定性。该框架通过在RevIN管道中使用上下文归一化坐标，解决了极端尺度异质性和非平稳动态等挑战，防止大规模资产不成比例地影响模型优化。CryptoL还为开盘价、最高价、最低价和收盘价（OHLC）数据采用了通道独立和通道依赖的归一化，保留了关键的关系信息。此外，它还包括尺度自适应数值稳定和软可行性损失，以惩罚财务上无效的OHLC预测，并在实验中展示了…