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什么适合（少量标记）就不会过拟合：ML研究智能体中的压缩与泛化
机构 * Amazon Responsible AI（亚马逊负责任人工智能） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
AI总结 研究LLM驱动的科研智能体在输出和输入压缩下能否保持性能，发现短提示和可压缩反馈足以复现高性能模型，支持成功策略位于低复杂度区域的假设。
基于Transformer的脑电情绪识别时空特征学习模型
机构 * Beijing Neurodeep Technology Co., Ltd（北京纽罗德普科技有限公司） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）
AI总结 提出EEG-TransNet架构，通过局部自注意力块和模糊注意力同步Transformer捕捉脑电信号的时空特征，在三个数据集上优于现有方法。
使用合成理由数据进行监督微调损害真实世界疾病预测
机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校）
AI总结 研究发现，在临床预测任务中，使用合成理由数据进行监督微调反而显著降低模型性能，根本原因在于叙事合理性与判别优化之间的结构性冲突。
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