模型的关键创新在于随机效应的分布假设。与将每个组独立处理的虚拟变量方法不同，混合效应模型假设组偏差来自共同的概率分布。这一假设实现了自动正则化和跨组信息共享机制，为特定机器学习应用的定制化开发提供了强大的理论基础。

针对区块链技术(bct)在可持续供应链管理(sscm)中应用缺乏系统框架的问题，本研究结合模糊认知映射(fcm)和模糊最佳最差方法(fbwm)，构建了包含因果网络分析和权重量化的决策模型。通过分析50个农业食品供应链数据，识别出管理认知(权重0.82)为关键驱动因素，为克服bct实施障碍提供了数据支持，填补 ...

未来研究可进一步结合大气化学传输模型，从物理机制层面深化对污染物相互作用的理解。 这项成果不仅为区域联防联控提供技术支撑，其方法论对全球其他大都市区的空气质量管理也具有重要借鉴意义。

在人工智能领域，模型的性能和效率始终是研究的核心。近日，浙江大学的研究团队在arXiv平台上发布了一项名为 MoA（异构适配器混合方法）的创新研究，旨在解决当前AI大模型训练中存在的表征坍塌 和 专家负载不均衡 问题。这项研究由浙江大学的曹杰、林天威 ...

作者｜王兆洋邮箱｜wangzhaoyang@pingwest.com要不要完全跟随 DeepSeek？这是每个仍想自己追逐基础模型圣杯的公司，在过去半年里一直面对的灵魂拷问。而 MiniMax 的答案很清楚，它要走自己的路。6月17日，MiniMax ...

作者介绍：本篇文章的作者团队来自美国四所知名高校：西北大学、乔治亚大学、新泽西理工学院和乔治梅森大学。第一作者束东与共同第一作者吴烜圣、赵海燕分别是上述高校的博士生，长期致力于大语言模型的可解释性研究，致力于揭示其内部机制与 “思维” ...

当我们与特别聪明的朋友讨论问题时，常常会发现他们在给出正确答案后，依然会沉迷于反复验证，直到最后产生一堆冗长的“思考过程”。马里兰大学的研究团队将这种现象称为“无效思考”，即模型在找到正确答案后，依然进行大量不必要的自我验证，浪费了宝贵的推理时间。

现在的大推理模型（LRMs）已经展现出了非凡的推理能力。但是面对这样最简单的数学问题，现有的LRMs仍需要花费1400+的tokens来思考。 那么有办法让 ...

来源：DeepTech深科技仅需几十行 PyTorch 代码即可大幅提高 GPU 利用率，在英伟达 A100 上的 GPU 利用率高达 70%。这一能力由一款名为 LaCT 的新模型架构 ...

团队采用GRPO的强化学习方法。为了鼓励模型尽可能在不思考的前提下答对题目，首先设计了一个基础奖励函数 (naive reward)，在答对的前提下“不思考 ...

当面对文字和图像同时提供的信息时，多模态大语言模型（MLLMs）会更相信哪一种？它们是否像人类一样会产生"偏听偏信"的现象？这个问题看似简单 ...