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PRAXIS算法高效建模决策树多样性
研究人员开发了PRAXIS,一种旨在有效近似稀疏决策树的罗生门集的新算法。罗生门集代表了标准机器学习管道可能产生的多种近优模型,为稳健的决策和整合领域知识提供了机会。PRAXIS显著减少了计算这些集合所需的计算资源,使其更容易用于真实世界的数据集。
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PRAXIS系统使用LLM自动化云事件的根本原因分析
研究人员开发了PRAXIS,一个旨在诊断和解决由代码或配置错误引起的云事件的新系统。PRAXIS采用LLM驱动的方法来遍历服务依赖图和程序依赖图,从而实现更准确的根本原因分析。在评估中,PRAXIS在准确性方面比现有方法有了显著提高,同时还减少了计算资源的使用。