synthetic-benchmark

本文介绍了DigiTurbine，一种用于海上风力涡轮机单桩支撑结构监测的合成可靠性感知物理信息神经网络(PINN)基准，它结合了前向和逆向PINN与贝叶斯先验信息识别以及基于FORM的可靠性筛选。

本文评估了马尔可夫边界在表格预测中的实际效果，发现尽管理论上最优，但由于计算限制和优化目标不匹配，当前的因果发现方法无法持续提升预测性能。

探究视觉-语言模型中的空间表征，揭示了一个普遍存在的偏差：模型将图像中的垂直位置与距离混为一谈，并引入了 SpatialTunnel 合成基准来暴露这一捷径；研究发现，更好的解耦空间表征能提升模型的鲁棒性。