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研究用大模型自动构建基线，12 项研究中原方法未胜出
该论文从 Nature、Science、Cell 系期刊中选取 36 个科学深度学习任务，用大语言模型自动构建简单基线。自动基线中位数可恢复 95.5% 的性能差距，且在 12 项研究中追平或超过原深度学习模型。作者认为自动化基线构建可作为同行评审之外的可扩展检验手段。
arXiv cs.LG4 小时前
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该论文从 Nature、Science、Cell 系期刊中选取 36 个科学深度学习任务，用大语言模型自动构建简单基线。自动基线中位数可恢复 95.5% 的性能差距，且在 12 项研究中追平或超过原深度学习模型。作者认为自动化基线构建可作为同行评审之外的可扩展检验手段。