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深度生成序列模型的归因分配使得仅使用正数据进行可解释性分析成为可能 1.本文介绍了 GAMA(生成归因度量分析),这是第一个基于积分梯度的归因方法,适用于仅基于正样本数据训练的自回归生成模型。即使没有负样本,GAMA 也能解释此类生成模型所学习的特征。 2.与大多数为监督学习开发的可解释性工具不同,GAMA 适用于单类生成模型,例如长短期记忆(LSTM),这类模型常用于抗体设计,因为负样本(非
Wide Research 是 Manus 平台推出的基础构建功能,支持通过系统级并行处理机制和智能体协作协议,支持上百个通用智能体(Agent)同时工作,帮助用户高效处理复杂、大规模任务,如研究财富 500 强企业或比较顶尖 MBA 项目等。每个子智能体都是功能完备的 Manus 实例,任务不受固定格式或预定义领域限制,具有极高的灵活性。目前该功能已向 Pro 用户开放,未来将逐步覆盖更多用户层
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