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Universidad Estatal de Milagro

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  1. researchsquare.com

    多冲突检测不再只并行两条递归分支:合并循环里的每次一致性检查也提前算,2核实测平均加速1.21倍

    约束系统诊断需要一次找出多个最小冲突,MergeXplain 用一次分解返回多个冲突,但此前只把两条递归分支并行,消除跨半区冲突的合并循环仍串行。ParallelMergeXplain 在限定深度内并行递归分支,并把合并循环中每次 GetConflict 换成基于 QXGen 前瞻的推测并行版本。在2核机器上,全部非平凡配置的平均墙钟加速为1.21倍(标准差0.20),真实 SATLIB uf50-218 实例上 par full 在 p=2 时平均加速1.531倍,且返回结果与串行 MergeXplain 完全一致。

  2. 提示词写得越细,模型未必越好:四个大模型生成安全帽分类器,最详细的一档让两个模型准确率跌到0.58

    让ChatGPT、Claude、Gemini和Grok按三档由粗到细的提示词生成PyTorch安全帽佩戴分类训练脚本,在972张平衡图像上各跑20次:十二个配置中十个收敛到0.957至0.967的准确率平台,但最详细的第三档让Gemini和Grok跌到约0.58,脚本仍能运行却不收敛。对照消融显示,从零训练的多尺度卷积结构在两种学习率调度下都失败,而预训练ResNet18骨干在两种调度下都收敛。

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