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NeurIPS '25
NeurIPS '25
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新研究为层级数据提供紧凑的几何表示
一篇新研究论文提出了层级数据的紧凑几何表示方法，特别适用于涉及有向无环图（DAG）的机器学习任务。You 等人的这项工作建立在先前研究的基础上，该研究在处理深度层级结构时面临局限性，需要高维度。该论文为用嵌入表示层级结构提供了理论保证，其维度取决于图的结构参数，证明了有向树的维度为常数 3，而树宽为 $t$ 的图的维度为 $O(t \log n)$。该研究还提供了匹配的下界，并在真实数据集上展示了实际应用，在高召回率场景下实现了显著的降维。
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新论文显示，大语言模型在规划和承认无知方面存在不足
两篇新论文评估了大语言模型的元认知能力，特别是它们的规划和弃权能力。TRIAGE 论文发现，大多数前沿和开源大语言模型在没有反馈的情况下，在规划问题解决序列和分配 token 预算的任务上表现不佳，而经过推理训练的模型表现不如标准模型。AbstentionBench 显示，当前的大语言模型难以识别不可回答的问题，并且推理微调会损害它们弃权的能力，因为强化学习方法缺乏直接的“我不知道”梯度。