Наука

Исследование показывает, что совместная оптимизация ансамблей глубокого обучения превосходит традиционные методы, улучшая точность и калибровку.

Исследование открывает возможности для автоматизации и применения количественной алгебры в вероятностных моделях и метрических пространствах.

Новая модель объединяет данные радаров и физические принципы для более точного прогнозирования осадков в ближайшем будущем.

Новые методы снижения сложности моделей позволяют более эффективно управлять деформациями мягких роботов.

Эффективный метод использования предпочтений человека для ускоренного обучения моделей, от численной оптимизации до тонкой настройки больших языковых моделей.