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Qinwu Xu
Qinwu Xu
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新的高斯-牛顿方法优化AI模型超参数
研究人员开发了一种基于阻尼高斯-牛顿方法的新型多目标超参数优化方法。该技术将超参数调整视为一个数值优化问题，估计雅可比矩阵以了解多个验证指标对超参数变化的敏感性。该方法在XGBoost分类任务的超参数上进行了测试，结果与网格搜索、随机搜索和TPE相比具有竞争力，特别是在乳腺癌数据集上，其准确率与网格搜索相当，同时改善了log loss和ROC-AUC。
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MLLMs在晶面断裂面推理方面展现出潜力
研究人员探索了使用多模态大语言模型（MLLMs）来理解晶面断裂面。该研究调查了这些模型是否能从视觉数据中推断出代表晶面的Miller指数，并评估了该表示法在断裂图像上的适用性。实验表明，MLLMs可以在理想化场景中可靠地执行这种潜推理，并正确识别出该表示法不适用于各种材料的真实断裂图像。