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LLM 在使用新的音频-文本数据集检测土耳其诈骗方面接受测试
研究人员探讨了大型语言模型 (LLM) 在检测土耳其语（一种低资源语言）电话诈骗方面的有效性。他们引入了一个包含 100 对诈骗和正常对话的对齐音频-文本记录的新数据集。该研究评估了七个 LLM，包括 Gemini 2.5 变体、GPT-4o 和 Qwen 模型，使用了原始音频、自动转录文本和人工校正的转录文本。结果表明，基于文本记录的输入比直接音频处理更有效，而人工校正和未校正的转录文本表现相似。
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新的认知最近邻方法加速了贝叶斯优化
研究人员开发了认知最近邻（ENN）方法，这是一种旨在提高贝叶斯优化（BO）在具有大量观测值的问题上的可扩展性的新方法。与面临数据量立方级扩展问题的传统高斯过程（GPs）不同，ENN为拟合和获取提供了线性扩展方法。这种新方法集成到TuRBO-ENN框架中，显著减少了提议时间，在处理多达50,000个观测值时，比现有方法提高了1到2个数量级。
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新的COBALT框架在处理高维不确定性下的结构优化
研究人员推出了一种新的高维不确定性下的分类优化框架COBALT，该框架将物理目录嵌入到低维潜在表示中。该方法通过使用信任域离散图获取搜索来选择可接受的目录配置，从而避免了连续松弛或舍入。该方法应用于复杂杆结构鲁棒设计优化，旨在提高结构工程的效率。