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AI系统“Twin”自主学习游戏规则和目标
研究人员开发了一个名为Test-time World-model Inference (Twin) 的新颖系统，该系统能够为持续学习任务（例如ARC-AGI-3游戏）自主构建可执行的世界模型。与需要为每个任务定制设计的传统方法不同，Twin仅通过模拟和交互来推断游戏规则和目标。该系统在ARC-AGI-3关卡上取得了97.8%的成功率，并在大多数任务上展示了比人类更高的效率，显著优于基线模型和现成的工具。
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新方法无需验证集即可调整深度学习超参数
研究人员开发了一种名为Twin的新方法，该方法无需验证集即可调整深度同质分类器的学习率和权重衰减。该方法利用了这些网络的边际最大化动态和经验缩放定律来预测测试损失。Twin在各种图像分类任务中取得了有希望的结果，准确率接近Oracle基线，并且在低数据或数据收集成本高昂的情况下特别有用。