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形式化定理证明新突破:SubgoalXL框架让大模型在Isabelle中性能暴涨

在这种背景下,研究团队提出了一个全新的框架:SubgoalXL,结合了子目标(subgoal)证明策略与专家学习(expert learning)方法,在 Isabelle 中实现了形式化定理证明的性能突破。

来自主题: AI技术研报
4691 点击    2024-09-27 20:57
斯坦福新作:无指令调优的指令遵循

指令调优(Instruction tuning)是一种优化技术,通过对模型的输入进行微调,以使其更好地适应特定任务。先前的研究表明,指令调优样本效率是很高效的,只需要大约 1000 个指令-响应对或精心制作的提示和少量指令-响应示例即可。

来自主题: AI技术研报
2767 点击    2024-09-26 11:06
自动化机器学习研究MLR-Copilot:利用大型语言模型进行研究加速

科学技术的快速发展过程中,机器学习研究作为创新的核心驱动力,面临着实验过程复杂、耗时且易出错,研究进展缓慢以及对专门知识需求高的挑战。近年来,LLM 在生成文本和代码方面展现出了强大的能力,为科学研究带来了前所未有的可能性。然而,如何系统化地利用这些模型来加速机器学习研究仍然是一个有待解决的问题。

来自主题: AI技术研报
6970 点击    2024-09-25 20:20