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Entropic Scree 是一种非参数、基于信息论的诊断框架，用于在复杂表格数据中映射内在秩与信息引力，解决了标准 PCA 和其他基线的局限性。
GeoForge 是一个无需训练、自进化的地球观测推理框架，它将已完成的轨迹组织成非参数记忆，以改进 LLM 智能体的规划和工具使用，而无需更新骨干模型。
NoPA 提出了一种基于非参数分布的实时三维场景图生成方法，通过核密度估计和基于粒子的对象表示保留了几何细节，显著优于现有方法。
本文提出了一种非参数多视图高斯过程框架，用于检测机器生成的文本，该框架对诸如释义等对抗性操作具有鲁棒性。通过结合互补特征并提供校准的不确定性，它在保留攻击上优于现有检测器。
本文提出了矩阵补全问题的一种分布性推广，其中每个条目是概率分布而非标量，利用核均值嵌入和Tucker秩来捕捉低秩结构。作者提出了一种新的估计器，并给出了非渐近误差界，通过在合成数据和真实世界数据上的实验证明了该方法的有效性。
对比反思（CORE）是一种非参数算法，通过比较成功与不成功的推理轨迹，生成简洁、可解释的洞见，从而以比现有方法更少的样本和 rollout 次数，实现语言模型更快、更高效的自我改进。
本文提出非参数估计器 KM-ARL 和 KM-ADD，用于在有限和不规则序列长度下评估变化点检测器，并将快速变化点检测（QCD）与生存分析进行类比。
Flow-Direct 提出了一种用于基于流的生成模型的非参数引导场，该引导场持续累积奖励反馈，提高了反馈效率，并使得收集的样本可重复用于引导多目标生成，无需额外的奖励评估。