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Yao Xie
Yao Xie
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新的点过程模型使用GNN进行网络事件预测
研究人员开发了一种新颖的点过程模型，用于处理网络上发生的离散事件数据。该模型集成了图神经网络（GNN）来表示影响核，增强了对历史事件对未来事件影响的捕捉能力。通过将统计方法与深度学习相结合，该方法旨在提高模型估计和预测精度，尤其适用于非欧几里得、图结构数据，优于现有的基于神经网络的强度函数模型。
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探索生成式AI模型在变化和模糊性下的决策能力 · 跟踪2个来源
两篇最新的arXiv论文探讨了生成式AI模型在决策场景中的应用。第一篇论文《生成模型在分布变化下的决策》侧重于使用流模型和分数模型生成模型来构建与决策相关的分布，以提高鲁棒性和不确定性量化。第二篇论文《生成式AI在模糊性和谄媚性下的管理决策》研究了生成式AI在商业环境中的表现，评估其处理模糊性的能力以及在给出错误指令时易受谄媚行为影响的程度。