待验证50% 置信基准精确时间
在来自五个基准集的215个实例上，LDST相较于SMAC3、RBFOpt和随机搜索中的最佳表现，将简单实例的几何平均损失降低了43.9%，中等实例降低了16.7%。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/11/3
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证在高维医疗数据中，为少数类设置更高的类别权重或使用Focal Loss等自适应损失函数，通常比SMOTE过采样更稳健70% 相似待验证Anthropic实验显示：embedding结合BM25并给chunk添加上下文，top-20检索失败率降低了49%（从5.7%降到2.9%）。69% 相似待验证Anthropic实验显示：在上下文检索基础上再加一个重排序器（reranker），top-20检索失败率降幅达到67%（从5.7%降到1.9%）。69% 相似待验证实验结果显示CARE相比各类基线方法将人工查询量减少了25%到81%68% 相似待验证在四个模型和三个基准测试上，表现最佳的骨架规格相比最佳端到端行为规格，平均测试误差降低了48.4%。68% 相似
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