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新型优化器SAMPLe增强了VLM提示学习的泛化能力
研究人员开发了SAMPLe，这是一种新颖的优化器，旨在提高视觉语言模型（VLM）提示学习的泛化能力。该新方法通过采用锐度感知优化来解决性能-泛化困境，以考虑损失景观的锐度，从而减少对训练数据的过拟合。SAMPLe已被集成到各种提示学习框架中，包括CoOp和MaPLe，并在各种设置中展示了优于现有优化器的性能。
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LLM智能体MDForge自动化分子动力学流程设计
研究人员开发了MDForge，一个旨在自动化复杂分子动力学（MD）流程设计的LLM智能体。与使用预定义工具的现有智能体不同，MDForge将流程设计视为开放式代码生成，并根据口头反馈调整其行为。该智能体利用物理学专家之间的多智能体辩论来优化稀疏奖励，使其能够创建与人类专家设计相媲美的MD流程。在测试中，MDForge成功识别出一种新颖的、对cucurbit[7]uril具有高亲和力的结合剂，该结果后来通过湿式实验得到证实。