How Data Labeling Drives the Performance of Machine Learning Models?
它很重要：了解如何精确的数据标签能够增强机器学习模型，确保在现实世界中更好的准确性和更可靠的结果。
Siemens and IBM collaborate to bring SysML v2 model-based systems engineering to Siemens Xcelerator
Siemens Digital Industries软件已发布了SYSML V2 Standard Software（Siemens Xcelerator Portfolio的一部分）的系统建模器，以解决具有机械，电气，电子和软件组件的产品的复杂性。 SYSML V2的Systems Modeler提供了一种直观的，基于网络的解决方案，使工程师能够开发更智能，更具竞争力，更具创新性的产品。 […]
最近几代的边境语言模型引入了大型推理模型（LRMS），该模型在提供答案之前生成详细的思维过程。尽管这些模型可以提高推理基准的性能，但它们的基本功能，尺度属性和局限性仍然不足以理解。当前的评估主要是关于已建立的数学和编码基准的FO-CUS，强调了最终答案的准确性。但是，这种评估范式通常会遭受数据污染，并且不能为推理迹象提供见解。
Improve Vision Language Model Chain-of-thought Reasoning
视觉语言模型（VLMS）中的思考链（COT）推理对于改善无法释放性和可信赖性至关重要。但是，当前的培训食谱通常依赖于以统一理由为主导的ondatasets。在这项工作中，我们表明对简短答案的VLM进行训练会导致较差的推理任务，要求详细解释。为了解决这一局限性，我们提出了一个两阶段的培训后策略，该术时扩展了简短的答案数据以增强COT推理的用法。首先，用……
Chen Chen（福州国际研究与贸易大学） / Nimesh Salike（国际商学院苏州） / Willem Thorbecke（Rieti高级研究员）< / div>
Questions raised over sustainability of FTI pork direct-sourcing model
Food Terminal，Inc。（FTI）有限的资源可能会限制其执行其直接源计划以影响猪肉价格的能力。
The problem with equilibrium models
来自Lars Syll经济理论是建立在平衡假设上的。也许这个术语曾经意味着动态过程的休息点。但是在现代的说法中，一个平衡假设提出了不同代理的信念和行为之间的关系，而没有明确描述导致这种关系的过程。竞争平衡假设价格[…]
Interleaved Reasoning for Large Language Models via Reinforcement Learning
长期思考链（COT）显着增强了大型语言模型（LLM）的推理能力。但是，广泛的推理痕迹导致效率低下和增加时间（TTFT）的增加。我们提出了一种新颖的培训范式，该训练范式使用加固学习（RL）指导推理LLMS以交织和回答多跳的问题。我们观察到，模型本质上具有执行交织的推理的能力，可以通过RL进一步增强。我们引入了一个简单而有效的基于规则的奖励，以激励正确的中间步骤……
Bayesian Optimization for Hyperparameter Tuning of Deep Learning Models
探索贝叶斯优化在二进制分类任务上的效率和性能的表现如何优于网格搜索。贝叶斯后的优化深度学习模型的超参数调整首先出现在数据科学方面。
The limits of potential outcome models
。上周，马尔默大学犯罪学系的邀请，您的真正邀请，向研究人员就因果关系建模的最新理论发展进行了演讲。演讲之后，出现了一个关键问题：如何在社会科学中有效评估潜在的结果？将所有因果问题构建为问题[…]
The problem with equilibrium models
经济理论建立在平衡假设的基础上。也许这个术语曾经意味着动态过程的休息点。但是在现代的说法中，一个平衡假设提出了不同代理的信念和行为之间的关系，而没有明确描述导致这种关系的过程。竞争平衡假设价格明确，没有[…]
SPD: Sync-Point Drop for Efficient Tensor Parallelism of Large Language Models
随着Largelanguage模型（LLM）规模的快速扩展，使跨多个计算单元的有效分布推理变得越来越重要。但是，来自流行的分布式促进技术（例如张量并行主义）的沟通开销构成了实现可伸缩性和低潜伏期的重大挑战。因此，我们引入了一种新颖的技术，同步点降（SPD），以通过选择性地降低注意力输出的同步性来减少张量并行性中的通信开销。详细说明，我们首先提出了一个……
「次元の呪い」への対処－モデルの精度を上げるにはどうしたらよいか?
大数据一词已经传播已经很长时间了。这是指无法转换为二维表格格式的大量数据（非结构化数据），例如音频数据或视频数据，或具有某些规律性的数据（半结构化数据），例如图形和电子邮件，但不在表格格式（半结构化数据）中。从本世纪初开始，随着IT开发的进步，这个概念逐渐扩展。在日本，该术语开始通常在2010年左右使用。2013年，它被选为新单词和流行语奖的候选人，但并未被选为大奖。从那以后，十多年来已经过去了，基于大数据的发展一直在一个接一个地出现，例如DX（数字转换），AI（人工智能）和生成的AI。关于大数据，从一开始就指出了数据复杂性的问题，据说是“维度的诅咒”。为解决这个问题做出了什么样的努力？在本文
澳大利亚的气候模拟器（Access-NRI）发布了一个完全支持的区域模型，使研究人员能够了解诸如飓风，洪水和干旱之类的极端天气事件，这些事件并未被全球气候模型的广角镜头所捕获。
Understanding weather extremes through the lens of a regional model
区域模型在模拟极端天气事件方面是改变游戏规则的人，对于像澳大利亚这样的独特风景，它们尤其重要。尽管全球气候模型捕捉了整个地球上的全局，但他们错过了当地的高影响力天气事件，例如丛林大火和极端风暴或山脉在当地天气中的影响。区域模型就像从双筒望远镜转换为放大镜一样，显示了有关当地发生的事情的更多细节。
Perturbation Of A Model Of The Recurrence Of Truncation
图1：参数空间的一部分的划分1.0介绍这一篇文章是上一篇文章中的一个示例。该示例是截断的复发而无需重新开关的截断。我在这里考虑对两个行业的相对标记生产和相对标记的所选生产系数的影响。2.0玉米机构构成固定资本，玉米作为循环资本以及消费良好的作用。每个行业都有两个过程。第二个过程使用旧机器来生产该行业的产出，无论是新机器还是玉米。旧机器是（共同）生产的行业。在这种纯固定资本模型中，技术的选择等同于选择在任何一种行业中扭转机器的经济生活。在上一个post中定义了四个可能的技术保健。生产系数的第一个系数是玉米输入的量，作为循环资本，需要在机器行业运营旧机器。第二个生产系数是玉米在玉米行业中操作旧机器
Evaluation of the Primary Care First Model: Third Annual Report
这是对Medicare＆Medicaid服务中心初级保健第一模型评估的第三份年度报告。该模型测试了财务风险激励措施和基于绩效的付款对高级初级保健实践，成本和患者健康成果的影响。
