高能物理探测器数据压成离散词元:径迹与顶簇在约4–11倍压缩下守住1%喷注分辨率
高能物理探测器数据可以被压成离散词元,径迹与顶簇词元化在约4–11倍压缩下把喷注分辨率守在1%以内,量能器单元仍略高于该目标。
高能物理探测器数据可以被压成离散词元,径迹与顶簇词元化在约4–11倍压缩下把喷注分辨率守在1%以内,量能器单元仍略高于该目标。
该工作把智能体的主动性拆成“内容”这一新维度——横向主动性指追问当前上下文已点明但用户未说的信息,纵向主动性指追问只有先前证据才揭示的需求——用从多跳问答基准自带分解中机械恢复的“需求图”在无模型裁判的情况下给运行打分,并提出 Q&D(提问者与起草者)算法:在记录运行的某一步分叉、采样八个候选问题并各自续跑到结束,按“是否答对、是否更早凑齐全部必需证据、每轮新增多少证据”排序来偏好问题,从而无需奖励模型或裁判即可训练提问者;在 MuSiQue、StrategyQA、2WikiMultiHopQA 三个留出测试集上,等检索开销下训练后的 8B 提问者比同模型提示版恢复更多必需证据(MuSiQue 89.5%
该更新将 ModelSEED 生物化学数据库扩展至约 46,000 个化合物、约 56,000 个反应和约 37,000 个代谢结构,把热力学数据从两个来源扩展到四个来源(基团贡献法、eQuilibrator 3.0、dGPredictor 与实验值)并各自保留其不确定度,对约 33,000 个反应按证据强度给出金、银、铜三级评分,同时发布由大语言模型集成给出的反应方向预测,并用新的冲突消解流程记录结构来源间的取舍。
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