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MPFlow
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MPFlow 使用图强化学习优化比特币闪电网络流动性
研究人员开发了 MPFlow，这是一种深度图强化学习代理，旨在优化比特币闪电网络上的流动性配置。该代理解决了在固定预算下选择哪些通道以最大化路由容量（以 s-t 最大流衡量）的挑战。MPFlow 使用带有近端策略优化 (PPO) 的消息传递策略网络，并已投入生产，成功指导了在多个节点上分配大量 BTC 和价值的通道开放决策。
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新的 MPFlow 框架使用多模态引导增强零样本 MRI 重建
研究人员开发了 MPFlow，一种用于零样本 MRI 重建的新型框架，该框架利用辅助 MRI 模态来提高解剖保真度并减少幻觉。该方法采用一种称为 Patch-level Multi-modal MR Image Pretraining (PAMRI) 的自监督预训练策略，以学习不同 MRI 采集之间的共享表示。通过数据一致性和跨模态特征对齐来指导采样过程，MPFlow 在 MRI 重建方面表现出更高的可靠性和效率，在图像质量方面优于扩…