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TRIO
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在真实世界的调试任务中，MiMo v2.5-Pro 的表现优于 DeepSeek V4-Pro
一位开发者进行了一项真实的调试基准测试，在 httpcore Python 库的一个复杂竞态条件 bug 上对比了 DeepSeek V4-Pro 和 MiMo v2.5-Pro。该基准测试涉及分析多文件代码库和理解异步任务取消。MiMo v2.5-Pro 展现了更强的调试能力，识别出了 bug 并提供了更深入的分析，而 DeepSeek V4-Pro 则速度更快，更适合代码生成任务。
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研究人员为时间图神经网络开发 Shapley 值解释器
研究人员开发了两种新的模型无关的时间图神经网络 (TGNN) 解释器，利用 Shapley 和 Owen 值。这些方法旨在提高结合了空间和时间数据的 TGNN 预测的可解释性。与各种数据集上的现有最先进方法相比，这些解释器表现出更优越的性能，并揭示了常见 TGAT 实现中有关时间戳提取的一个缺陷。