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PSL Research University
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PSL 研究大学增强了用于政治预测任务的大型语言模型
来自 PSL 研究大学的研究人员开发了一个名为 PSL 的新框架，以增强大型语言模型 (LLM) 在政治问答中的预测能力。该框架通过提取参与者立场和学习政治参与者具有结构感知能力的表示，将半结构化的政治记录转换为面向推理的证据。PSL 已在多个大型语言模型和数据集上展示了持续的性能提升，优于现有方法。
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新的DOMOO方法解决了离线多目标优化挑战
研究人员推出了一种名为“多样性驱动的离线多目标优化”（DOMOO）的新方法，用于在仅有固定数据集可用时解决具有多个目标复杂问题。DOMOO通过引入风险控制模块来估计和减轻候选解决方案中潜在的错误，从而解决了离线优化中常见的分布外问题。此外，还采用嵌套帕累托集学习策略来适应各种帕累托前沿几何形状，从而提高解决方案的质量和多样性。
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商业LLM在伊斯兰继承推理方面优于开源模型
一篇新论文评估了商业和开源大型语言模型在阿拉伯语伊斯兰继承推理任务上的表现。研究发现，商业模型普遍优于开源模型，在识别继承人、应用排除规则和保持一致性方面表现出更高的可靠性。Gemini 2.5 Flash 在评估的模型中表现最佳，平均倒数误差（MRE）为 0.989。