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Tong Zhang
Tong Zhang
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新型模仿算法增强流体天线系统的安全性
研究人员开发了一种新的模仿算法，称为 ReEvo，旨在增强流体天线系统 (FASs) 的安全性。该算法通过使用大型语言模型离线演化专门的交叉、变异和局部搜索算子，改进了现有的 LLM 辅助遗传算法 (LLM-GAs)。当集成到模仿搜索框架中时，这些算子与传统的遗传算法和最先进的 LLM-GAs 相比，在不要求在线 LLM 查询的情况下，实现了更高的安全总速率。
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质量守恒促进神经自动机水库中的自组织临界性
研究人员探索了使用质量守恒作为归纳偏置，以促进神经元元胞自动机（NCA）水库中的自组织临界性（SOC）。这种方法涉及一种保持总晶格质量的局部重新分布规则，与标准NCA相比，该方法被发现始终表现出更强的临界性。质量守恒NCA在演化速度上更快，并在顺序记忆、数字分类和时间控制等下游任务上取得了可比的性能，这表明质量守恒是增强临界性而不损害效用的有效机制。
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新基准SciFlow-Bench评估AI图表生成的结构
研究人员推出了SciFlow-Bench，这是一个旨在评估AI生成的科学图表结构准确性的新基准。与以往侧重于视觉相似性或中间符号表示的基准不同，SciFlow-Bench通过将生成的图像解析回图表来直接评估其结构完整性。这种方法利用分层多智能体系统，突显了当前文本到图像模型在保持结构正确性方面存在困难，尤其是在复杂图表中。