pornchian吃瓜：科学家为图自编码器打造普适优化方案，助推图神经网络预测规模化

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走在苏巴克·阿哈德村的田埂上，夕阳西下，牛群悠然漫步，羊儿啃食青草，小鸡扑扇着翅膀，笑声从村落深处传来。对许多妇女来说，这是她们第一次有机会学习改变家庭命运的技能。对更多养殖户来说，来自中国的技术和帮扶，让他们第一次体会到现代农业技术的力量，对生活充满希望。，科学家为图自编码器打造普适优化方案，助推图神经网络预测规模化

陈振良致辞

如自身免疫疾病中的1型糖尿病、类风湿性关节炎等，可通过增强调节性T细胞的功能，可能调控不当的免疫反应；在器官移植方面，通过操控调节性T细胞，有可能降低移植排斥反应，改善移植存活率；在癌症治疗中，适度抑制调节性T细胞功能可能增强抗肿瘤免疫效应，从而提升疗效。目前，多项基于这些发现的疗法已进入临床试验阶段。

张勤学主持会议

郑延军报告

2019年5月MarketWatch发布的报告预测MOF市场年增长率高达34%，将在2024年实现约4.1亿美元的年产值[21]。BASF等公司已实现MOF的工业化生产，并将其用于高压甲烷存储和催化等领域。MOF领域的初创公司包括NovoMOF、MOF Technologies等利用MOF技术延长食物保鲜时间，NuMat将MOF用于半导体工业毒性气体的存储、Water Harvesting Inc.利用MOF从沙漠空气中捕集水等。Fujita教授基于配位组装结构发展了 “结晶海绵” 技术（crystalline sponge）[22]，将自身难以结晶的小分子 “嵌入” 并定位于多孔晶体内，从而成功解析小分子的晶体结构。通过与默克以及日本理学的合作，目前该技术已被用于小于毫克级有机小分子的结构确定，加速了制药、电子材料等行业对分子结构的确定过程，并显著降低了分析成本。

王书堂作报告

对性价比的敏感，正逐渐取代过去中国游客在日本“疯狂扫货”的消费模式，推动赴日旅游进入一个更精明、更务实的新阶段。

焦丽华报告

孩子不是机器，没法持续高负荷，也没法完全放羊。更靠谱的做法是，先保证休息，再适度学习。比如每天有固定一两个小时安静学习，其余时间自由安排。

李万才作报告

酒店经理伯纳德·哈德波尔表示，当卡罗琳娜进入酒店时，所有人都震惊了。卡罗琳娜“极度消瘦”，双眼凹陷，锁骨从肉中凸显出来。值夜班的服务员不得不护送她到卧室，因为她“无法支撑自己”。焦急的工作人员出于对她健康的担忧，询问是否需要叫医生，但遭到了坚决拒绝。第二天早上，酒店再次询问她是否需要医疗救助，得到了同样的答复。

李茂盛作报告

这些或热烈或感动的瞬间，也让大运河音乐节在社交媒体上频频“出圈”。2025北京大运河音乐节自官宣以来，相关内容全网曝光量超4亿，互动量过千万，20次多登上各类热搜，引发了巨大的社会反响。

张静娟作报告

政策与成本：核能的普及速度将取决于其经济性。如果核能能够实现压倒性的成本优势，变得比其他所有能源都便宜得多，那么政治压力会推动监管机构迅速批准，建设也会加速。反之，如果其成本与其他能源相当，那么反核情绪可能会占据上风，导致发展进程极其缓慢

刘树喜报告

《许我耀眼》中的许妍，真的很耀眼，无论是心机、谋划、手段以及处理事情的有序，都是真真切切的，让人看见了“大女主应有的风采”。

孙志勇报告

调研数据显示，超过六成消费者选择广式月饼，五成消费者选择港式，近四成消费者选择苏式。以京式月饼为代表的北派月饼，仅有不到两成消费者选择。

预训练指令微调模型： Qwen2.5-7B/14B-Instruct（无论是否使用 CoT）在任务中的表现都较差，F1 分数低于 30，这表明仅依靠提示并不足以实现精确的片段级定位。预训练推理模型：具备推理能力的模型（如 QwQ-32B、Qwen3-8B、Qwen3-14B）在幻觉检测任务中能够迁移部分推理能力。例如，Qwen3-14B 在摘要任务上的 F1 提升至 35.8，而 Qwen2.5-14B-Instruct 仅为 32.9。然而，这些模型的表现仍落后于微调模型，这说明仅具备一般推理能力还不足以胜任片段级幻觉检测任务。微调基线模型：监督微调显著提升了性能，在 14B 规模下 F1 达到 55.4。RL4HS 模型：RL4HS 在所有基线模型之上表现出一致的优势，包括专有模型 GPT-4o/5-mini、GPT-5 和 o3。RL4HS-7B 在三个任务上的平均 F1 达到 55.9，显著优于 SFT 的 50.1。在 14B 规模下，RL4HS-14B 在摘要、问答和数据到文本任务上分别取得 57.6、54.8 和 62.6 的成绩，超越了 Qwen3 系列以及表现最强的 GPT-5 和 o3 模型。

其二，可用于代码与知识库助手。具体来说，可用于超长仓库、跨多文件代码的补全与定位。研究团队在 Proof-pile、GovReport 等长序列上看到，当尺度拉到 32K、64K 甚至 131K 时，Q-ROAR 相比常见量化基线能够降低 7%–21% 的困惑度，这意味着在“读得更远”的同时不至于发散。 更多推荐：pornchian吃瓜

来源：康祯祥