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1 天有情绪数据
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科技巨头资助特朗普舞厅项目，面临捐助者审查 · 追踪到2个来源
包括Nvidia和Apple Inc.在内的主要科技和电信公司已累计向与特朗普总统有关的一个争议性舞厅项目捐赠了超过1.83亿美元。这些不需公开披露的捐款来自微软、Meta、Palantir、Google和亚马逊等一系列知名公司。据报道，一些捐助者可能从特朗普的政策、监管决定或政府合同中获益，引发了对潜在利益冲突的担忧。纳税人的资金也可能显著地为该项目不断增长的6亿美元预算做出贡献。
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新方法改进开放式对话中的LLM评判
研究人员开发了用于评估开放式对话场景中大型语言模型（LLM）的新方法。这些方法统称为多专家一致性风险控制（CRC），旨在通过汇总多位专家的输出来提高LLM判断的准确性和可靠性。提出的技术包括分数平均法和决策投票法，它们可以提高同质专家小组的表现。对于具有不同评分标准的异质专家小组，引入了一种称为边际校准一致性共识（MC3）的新方法，该方法能有效适应这些差异。
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新AI模型CatRetriever连接催化剂表面与体结构
研究人员开发了CatRetriever，这是一种新颖的对比表示学习模型，旨在弥合催化剂表面结构与其相应体材料之间的差距。该模型在共享的潜在空间中对板和体晶体表示进行对齐，从而能够从板查询中准确检索出合理的父体候选物。该框架已扩展为一个管道，用于发现针对特定吸附能优化的体催化剂，同时考虑结构兼容性和目标吸附范围。
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新的PLATE方法可在无旧任务数据的情况下实现模型适应
研究人员开发了一种名为PLATE的新型持续学习方法，旨在无需访问旧任务数据即可适应预训练模型。该方法利用预训练网络中存在的几何冗余来创建更新子空间，从而最大限度地减少功能漂移并提高数据保留率。PLATE通过用结构化低秩矩阵参数化层更新来实现这一点，其中只有一部分矩阵在新任务上进行训练，从而允许在塑性-保留之间进行可控的权衡。