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大模型与智能体

共 785 篇
NIST最新:激光微加工硅馈电喇叭阵列,首次落地350GHz CCAT
大模型与智能体

NIST最新:激光微加工硅馈电喇叭阵列,首次落地350GHz CCAT

这篇论文展示了激光微加工在毫米波/亚毫米波天文仪器制造中的首次成功应用:硅基片馈电喇叭阵列不再依赖传统深反应离子刻蚀(DRIE),90/150GHz与350GHz阵列均实现了与DRIE相当的性能。更关键的是,激光微加工无需无尘室,且具备通过多激光并行和厚基片斜壁工艺大幅提升产能的潜力,为下一代CMB实验的大规模焦平面制造开辟了新路径。

告别随机抖动:MJO如何操纵副热带干湿格局
大模型与智能体

告别随机抖动:MJO如何操纵副热带干湿格局

你以为只是热带的一场雨,结果它悄悄按下了整个地球大气的“循环开关”。这篇魏茨曼研究所的论文,首次用40年再分析数据证明了MJO这个“季节内振荡一哥”,居然能系统性驱动哈德莱环流产生高达20%强度的异常,而且还滞后4-15天。搞懂它,你就能提前半个月看透热带降雨的“剧本”。

EviReform:多跳问答检索新范式!边查边问补全证据链,Recall@5飙升5.59
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EviReform:多跳问答检索新范式!边查边问补全证据链,Recall@5飙升5.59

多跳问答里有个坑:第一轮检索到的证据,往往已经暴露了原问题没写明的“桥接信息”,可后续检索却还死死盯着原问题不放。EviReform的做法很直接——看完证据,反手改查询:把没查到的部分写成残差查询,再和原问题一起喂给图检索。结果:三个多跳数据集上,Recall@5最高涨了5.59个点。

俄高校最新证明:逆强化学习内层Hessian天生等于Fisher矩阵
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俄高校最新证明:逆强化学习内层Hessian天生等于Fisher矩阵

逆强化学习难在双层优化里的逆Hessian-向量积,又贵又不稳。这篇来自俄罗斯HSE大学的工作证明了一个漂亮结论:内层最优时Hessian就是Fisher信息矩阵的常数倍,再用流式素描去近似,存储从O(d²)直接降到O(md)。方法在CartPole和LQR上都跑出了不错效果,思路清爽,值得一读。

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