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团队发布自动构建强基线论文

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AI 综述

CMU与Sunday Scientific团队发布论文《Automatic Construction of Strong Simple Baselines》，研究显示，编码Agent可为36项顶刊“AI for science”深度学习方法自动构建简单基线，中位数恢复原模型与平凡预测器分数差距的约95.5%，均值达到85.7%。 其中33%的案例中，简单基线追平或超过原论文方法；36项研究里有12项的简单基线达到或超过深度学习模型。团队还分析了科学领域、期刊、测试时算力和上下文信息对基线效果的影响。

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最新进展11月4日 02:41
CMU 与 Sunday Scientific 用编码 Agent 复查 36 项顶刊 AI 方法：中位数复现 95% 分数，33% 案例反超

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

11月4日
  1. AGI Hunt
    CMU 与 Sunday Scientific 用编码 Agent 复查 36 项顶刊 AI 方法：中位数复现 95% 分数，33% 案例反超

    CMU 与 Sunday Scientific 团队用编码 Agent 为 36 项顶刊「AI for science」深度学习方法自动构建简单基线，中位数恢复原模型与平凡预测器分数差距的约 95.5%，均值为 85.7%。33% 的案例中基线追平或超过原论文方法，12 项研究里简单基线达到或超过深度学习模型。研究还分析了科学领域、期刊、测试时算力及上下文信息的影响。

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