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Metric-Dependent Annotation Saturation for Learning from Label Distributions
当注释者对某个标签存在分歧时，分歧本身就带有信号，而捕获该信号所需的注释者数量取决于评估指标。我们根据从 ChaosNLI（一个为每个项目提供 100 个独立注释器判断的数据集）二次采样的标签分布来微调 NLI 模型，并识别与度量相关的饱和度。在我们的 3 类 NLI 设置中，熵相关性（模型是否识别哪些项目引起分歧）需要 N ≈ 20-50 个注释器才能收敛，而分布匹配（KL 散度）则达到 N ≈ 10 饱和（五个模型的改进为 87-95%……
Effects of China’s underground infrastructure | Science
家庭科学卷。 392, No. 6802中国地下基础设施的影响返回卷。 392，第 6802 期 完全访问有关中国地下基础设施影响的信件分享 Quan Jiang、XuGuo、[...]、Shuo Wang、Hang Ruan、[...]、Shishu 张和 Chao Shi+3 位作者 +1 位作者 lessAuthors Info & AffiliationsScience4 Jun 2026，第 392 卷，第 6802 页。 1029-1030DOI：10.1126/science.aeh4973 上一个...
Pseuduvaria Sirindhorniana Yoosukkee，Damth。 & Chaowasku，于 Yoosukkee、Damthongdee、Aongyong、Baka、Sama-ae 和 Chaowasku，2026 年。 DOI：doi.org/10.3767/blumea.2026.70.03.02 facebook.com/TanawatChaowaskuAbstract基于六个质体 DNA 区域（matK 和 rbcL 外显子；trnL 内含子；atpB-rbcL、psbA-trnH 和 trnL-trnF 基因间间隔区）的分子系统发育分析，包括57 个 Pseud
I Knew We Have been F*cked As Quickly As We Bought There
泰勒·格雷毫不留情地讲述了一次残酷的任务，灾难不可避免。他描述了海军陆战队和他的队伍如何遭受毁灭性的打击——索马里级别的混乱——以及意识到可怕的事情即将发生却无力阻止它时的极度无助。这是你以前从未听说过的原始战斗现实。喜欢的朋友请点击订阅，点赞并分享给好朋友。观看完整剧集：EP。 229 --- #TheMikeDropPodcast、#MikeRitland、#veteran、#army、#Geopolitics、#MikeRitlandPodcast、#combatmemory、#militarychaos、#battlefieldreality、#militarylosses、#wa
