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Potts model
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大型语言模型（LLM）派生权重提升心理测量模型在教育评估可靠性方面的表现
研究人员开发了一种新的Rater Ising-Potts模型，该模型利用大型语言模型（LLM）嵌入来评估教育评估的可靠性。该模型侧重于评分之间的成对一致性，而不是假设有序的类别阈值。在对构建式反应数据集进行测试时，该模型表现出鲁棒性和可解释性，特别是当使用Top-K剪枝创建语义邻居的稀疏局部网络时，这始终产生了最高的准确率和Cohen's kappa。
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新的变分框架通过稀疏监督增强图像分割
研究人员开发了一种新的统一变分框架，用于利用稀疏像素级监督的图像分割。该方法采用具有平滑周长正则化的单形约束Potts模型，创建了一个凸且平滑的能量函数。该函数可用作弱监督深度学习的训练损失，或直接进行优化。通过在再生核希尔伯特空间（RKHS）中进行函数扩展问题，将稀疏标签集成，形成模糊隶属函数，有效处理不均匀的强度统计。所得离散损失在实验中表现出稳健的性能，并优于现有基线，在无需完整地面真实分割图像的情况下取得了可比的结果。