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正交瓶頸壓縮強化學習表示

深度分析

正交瓶頸:以固定正交投影壓縮強化學習表示

面對深度強化學習中高維表示過剩,研究提出在編碼器後插入固定正交投影的低維瓶頸,將特徵壓縮到同一正交子空間,不需輔助目標或預訓練。理論證明當瓶頸維度超過值函數內在秩時,不會降低表現且保持梯度動力學;實驗在單任務與多任務上常能以極低維度達到或提升基準效能,並穩定化特徵規模與有效秩。

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多空格級聯評估LLM創作力

深度分析

QUIET:以多空格級聯完形測試與資訊論評分評估大型語言模型創作力

為了彌補現有指標偏向辨識能力的侷限,研究提出 QUIET——把完整故事設 10–20 個相互級聯的空格並附明確內容約束,讓模型以開放式生成填入,採用客觀的 NLI 式約束檢查與資訊論化的「校準驚訝」複合分數自動評分;在 12 款商用模型與 135 名人類先驗測試中,QUIET 能區分世代差異並揭示評分系統的一致性瓶頸。

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