#贝叶斯

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信息流里打上「贝叶斯」标签的资讯、产品与论文，按刊登时间排，新的在上。

10月26日

搞光谱或科学计算的朋友可以看看，这篇把硬件采谱和贝叶斯深度学习做成闭环，只用部分波段就能完成材料识别。

arXiv cs.LG@Adithya Ashok Chalain Valapil 等 3 人原文

9月21日

做社会仿真的看这篇：BCA 用一个 κ 参数控制 LLM 智能体的固执程度，共识或分歧按需生成，还能审计偏差。

arXiv cs.AI@Hafsa Akbar 等 4 人原文

9月7日

DeepSeek研究员发表的论文，揭示了不同LLM训练方法背后的统一理论，解释了为什么冷启动监督预热对KL投影至关重要。

arXiv: DeepSeek@Junxin Fan原文

8月18日

想学逆强化学习？QVIRL能边学边给不确定性，还能主动问你要数据，比老方法稳多了。

arXiv cs.LG@Ondrej Bajgar 等 5 人原文

8月11日

想找能处理噪声数据、还能告诉你不确定性有多大的回归方法？ERRLESS用强化学习从后验里采样表达式，Feynman基准上表现不错，表达式还短。

arXiv cs.LG@Oussama Boussif 等 9 人原文

8月6日

技巧 Agent 与开发者官方一手精选05:59

想学Google Meridian做营销归因和预算分配？这篇手把手教程带你跑通整个流程，有实操代码和地理级数据示例。

官方一手marktechpost@Sana Hassan原文

7月21日

这篇论文提出了PMC方法，能直接看穿BFT模型内部认为的贝叶斯先验是什么，比传统对比法更靠谱。做可解释性研究的朋友可以试试。

arXiv cs.LG@Afiq Abdillah Effiezal Aswadi 等 3 人原文