杜克大学
长思维链里的推理步骤,哪些最关键?三招锁定LLM的「命门句子」
思维链里的步骤很重要,但有些步骤比其他步骤更重要,尤其是在一些比较长的思维链中。 找出这些步骤,我们就可以更深入地理解 LLM 的内部推理机制,从而提高模型的可解释性、可调试性和安全性。 但是,这些步骤没有那么好找,因为每个生成的 token 都依赖于之前的所有 token,其计算难以分解。
7/9/2025 10:17:00 AM
机器之心
可直接比较潜在新药的性能,杜克大学团队开发新的药物AI模型
编辑 | 白菜叶目前的分子机器学习模型往往将单个分子作为输入,来预测其生物、化学或物理特性。然而,此类算法需要大型数据集,并且尚未针对预测分子之间的性质差异进行优化,限制了它们从较小数据集学习的能力,也限制了直接比较两个分子预期性质的能力。杜克大学(Duke University)的研究人员开发了 DeepDelta,这是一种成对深度学习方法,可以同时处理两个分子,并学习从小数据集中预测两个分子之间的属性差异。在 10 个 ADMET 基准任务中,DeepDelta 方法显著优于两种已建立的分子机器学习算法:定向消
12/6/2023 2:17:00 PM
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