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Ziyi Liu
Ziyi Liu
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平滑随机森林在低数据环境下提高预测精度
研究人员开发了一种新方法，通过引入基于核的平滑来改进随机森林回归模型。该技术解决了标准随机森林的片段常数性质，这可能导致性能不佳，尤其是在数据有限的情况下。通过平滑预测，增强的模型能更好地捕捉潜在函数的平滑性，并在各种测试案例中，尤其是在数据稀缺的环境中，展现出更高的预测精度。
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新的ProMediate框架评估复杂谈判中的AI调解员
研究人员推出ProMediate，一个旨在评估复杂多方谈判中主动AI调解代理的新颖框架。该框架包括一个具有不同难度级别的模拟测试平台和一个社会认知评估系统，其中包含共识、干预速度和调解员有效性等新指标。初步结果表明，一个具有社会智能的调解代理的表现明显优于通用基线，实现了更高的共识和更快的干预。