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Srinivasan S Iyengar
Srinivasan S Iyengar
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新的SPLIT方法优化了AI模型测试计算分配
研究人员开发了一种名为SPLIT的新方法，用于优化语言模型和代理测试阶段的计算资源分配。SPLIT通过使用一个公式来计算提交正确答案的概率，解决了验证器不完美（可能接受错误答案或拒绝正确答案）的挑战。该方法在七个基准测试以及众多模型和系统上进行了测试，始终实现了接近最优的分配，优于固定规则，并在各种成本限制下提供了更有效的预算规划策略。
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研究人员在Boltzmann机与量子物理路径积分之间建立联系
本文将机器学习中使用的Boltzmann机与量子物理中的Feynman路径积分进行了类比。作者提出，神经网络中的隐藏层可以被视为Feynman路径积分形式论中路径元素的离散版本。这种联系使得开发适用于Boltzmann机和Feynman路径积分的通用量子电路模型成为可能，并通过将可解释的隐藏层与逆量子散射问题相关联，提供了一种定义它们的方法。