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Potts
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人工智能与人类合作产生新的物理学定理
研究人员开发了一个新的定理，将统计物理学中的自发集体行为与场诱导机制联系起来。该定理通过人类和人工智能的合作推导得出，在零场自旋模型和受外部场控制的模型之间建立了哈密顿量级别的映射。研究结果适用于各种自旋模型，包括伊辛模型、XY模型和海森堡模型，并表明人工智能可以在产生新的科学假设方面发挥重要作用。
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新的CuBAS框架使用信息几何进行自适应数据采样
研究人员开发了CuBAS（基于曲率的自适应采样），一种用于监督分类任务选择信息丰富数据点的新颖框架。该方法利用信息几何，将标记数据集视为统计流形，其中源自Fisher信息的局部曲率指示数据复杂度。CuBAS构建k近邻图并计算曲率得分，以识别几何复杂度高和低的区域，从而能够创建紧凑但信息丰富的训练子集。在众多基准数据集上的实证结果表明，CuBAS的性能始终优于随机采样和基于不确定性的方法，具有计算效率和理论基础。