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TOMATO-Star

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  1. TOOL · CL_18851 ·

    MOOSE-Star框架解决LLM驱动的科学发现的复杂性问题

    研究人员推出MOOSE-Star，一个旨在使训练大型语言模型以进行科学发现更具可行性的新框架。该框架通过将计算复杂度从指数级降低到对数级，解决了直接建模生成推理过程的数学上的不可行性。这是通过分解子任务、动机引导的分层搜索和有界组合来实现的，同时发布了用于训练的TOMATO-Star数据集。