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VESTA:基于统计工具代理的视觉探索

arXiv cs.AI · 2026-06-02 缓存

本文介绍了VESTA,一个为视觉-语言模型配备动态增长工具包的框架,用于数据探索和统计模型优化,在复杂的科学建模任务上优于先前的基于代理的方法。作者还提出了Dawn基准,用于分布拟合和时间序列建模,涵盖真实的天文学挑战。

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不知道你的数据来自哪里?用于未知坐标的贝叶斯建模

Hacker News Top · 2026-05-24 缓存

本文以沃克湖的铀和钒浓度数据集为例,说明了如何使用高斯过程(Gaussian processes)的贝叶斯建模来处理坐标存在观测误差的空间数据。

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