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果蝇连接组接入冻结LLM效果存疑
研究者提出Fly Language Model（FLM），将雄性果蝇连接组的16.67万神经元和2560万条边接入冻结的LFM2.5-1.2B-Instruct模型，仅训练27.8万参数。预印本报告每token提升0.0222 nat，但参数匹配的无图对照组在每个随机种子下都略优，表明连接组结构并…
MarkTechPost50 天前
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研究者提出Fly Language Model（FLM），将雄性果蝇连接组的16.67万神经元和2560万条边接入冻结的LFM2.5-1.2B-Instruct模型，仅训练27.8万参数。预印本报告每token提升0.0222 nat，但参数匹配的无图对照组在每个随机种子下都略优，表明连接组结构并…
一篇预印本论文提出 Deficit Loop，利用针对每位用户的 LLM 智能体实现闭环自适应热量目标管理。该方案通过智能体持续追踪与调整，为个体提供个性化的热量摄入建议。目前该论文在 Hacker News 上关注度较低。