在统计概率模型中，维度的诅咒是不可避免的挑战，但是扩散模型似乎克服了这一限制，在高维数据生成中取得了令人印象深刻的结果。扩散模型假设他们可以学习潜在概率分布的统计特性，从而使该分布采样以生成逼真的样本。但这真的是他们的工作方式吗？为了解决这个问题，本文对扩散模型的目标函数和推理方法进行了详细的分析，得出了几个重要的结论，有助于回答上述问题：1）在高维稀疏场景中，目标函数的目标是拟合从多个样本的加权 ...

GPT-4，DeepSeek-R1和ReasonFlux等大型语言模型（LLMS）在各种推理任务上显示出显着改善。但是，较小的LLM仍在复杂的数学推理上挣扎，因为它们无法有效地识别和纠正推理错误。最近的基于反射的方法旨在通过实现自我反思和自我纠正来解决这些问题，但它们在其推理步骤中仍然独立地检测错误时仍面临挑战 ...

由于参数数量异常庞大，微调大型语言模型（llm）来更新长尾或过时的知识在许多应用中是不切实际的。为了避免微调，llm 视为黑匣子（即 ... ...

早期患者的肺癌复发率很高。传统上，使用基因组学或放射学图像的单一模态信息来了解肺癌患者的术后复发。我们研究了多模式融合在此任务中的潜力 ...

我们提出了锤打（分层抹布增强的医学测试建议），这是一种新颖的树结构推荐系统，利用检索效果的生成（RAG）进行智能医疗测试建议。与传统的基于矢量相似性的方法不同，我们的系统通过专门的抹布过程在每个树节点上执行医学推理。从具有初始症状的根节点开始，该系统将进行逐步的医学分析，以识别潜在的潜在条件及其相应的诊断要求 ...

大型语言模型（LLMS）在执行分步数学推理时不可避免地会犯错。通过评估每个推理步骤，流程奖励模型（PRM）已成为有前途的解决方案。但是，现有的PRM通常直接输出评估得分，从而限制了学习效率和评估准确性，这进一步加剧了注释数据的稀缺性 ...

我们为数据驱动的，基于学习的控制开发了一类新的无模型深钢筋学习算法。我们的广义政策改进算法将政策改进的政策改进保证与样本重用的效率相结合，解决了现实世界中两个重要部署要求之间的权衡：（i）实际绩效保证和（ii）数据效率。我们通过对广泛的模拟控制任务进行广泛的实验分析来证明这种新算法的好处 ...

模糊相似性加入是在实践中广泛使用的重要数据库操作员。到目前为止，研究界已经专注于优化模糊加入\ textit {可伸缩性}。但是，当今的从业者也很难优化模糊 -  join \ textit {Quality}，因为他们面临着参数的艰巨空间（e ...