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Tag: #conformal-prediction4 results

LLM 代理時間概念的共形可解釋性

LLM 代理時間概念的共形可解釋性

研究人員提出共形可解釋性框架,用以解碼 LLM 代理在序列任務中內部表示的時間概念。它使用逐步獎勵建模與共形預測,將激活標記為成功或失敗,然後訓練線性探針識別如推理漂移等關鍵方向。在 ScienceWorld 和 AlfWorld 的實驗證實線性可分離性,並展示用於提升效能的導向潛力。

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無POS整合零售需求預測架構

團隊正開發輕量級需求預測系統,用於多地零售僅依賴手動輸入營運數據,如營收、用餐人數與廢棄量。前30天使用統計基準,之後採用輕量全球ML模型,並排除異常值並提供信心分數。他們徵求小數據集全球 vs. 局部模型、出異常處理及可信信心區間的反饋。

Reddit r/MachineLearningCommunityMar 27#demand-forecasting#time-series#outlier-handling