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NRMSE
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LLM 使用先验知识和反馈来调整神经算子微调
一篇新发表在 arXiv 上的研究调查了大型语言模型（LLM）在微调神经算子时如何调整其决策过程。研究人员发现，LLM 同时利用初始的任务相关先验知识，并根据实验反馈进行调整。干预措施表明，LLM 的初始配置很强大，并且当验证分数改变时，后续的提议会发生变化，这表明其对观察到的结果很敏感。
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评估AI模型用于网络利用率预测
一篇新的研究论文评估了各种AI和机器学习模型用于预测网络利用率KPI。该研究将季节性分解和Prophet等传统方法与随机森林、XGBoost和支持向量回归等机器学习算法以及卷积LSTM等深度学习架构进行了比较。使用MAPE、NRMSE和R-square等常用指标对模型进行了基准测试，以深入了解网络容量规划的准确性与计算效率之间的权衡。
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新研究评估CO2封存模拟的边界条件
研究人员开发并评估了十种不同的边界条件处理方法，用于模拟地质碳封存。该研究重点关注这些处理方法对井底压力（BHP）和CO2羽流迁移预测的影响。事实证明，保持角孔体积是截断域建模准确性的最关键因素，可显著减少压力误差并改善羽流表示。