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新的 SAMpLE 框架将机器学习模型集成到 SystemC-AMS 虚拟原型中
研究人员开发了 SAMpLE，一个开源框架，将机器学习模型集成到 SystemC-AMS 虚拟原型中。该框架允许机器学习模型作为一流的时序数据流组件运行，简化了它们在仿真中的集成。SAMpLE 提供两个执行后端：一个用于在 C++ 中对轻量级模型进行在线训练，另一个用于执行外部开发且无需手动集成的模型。它利用 ONNX 进行模型交换，从而在一个统一且可复现的仿真环境中评估各种基于机器学习的解决方案。
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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。