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重新考虑沉睡美人问题
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究使用深度学习解决布尔可满足性问题，并通过概率方法消除了训练集规模限制的难题。他们提出了新的分类器，可以改进大多数困难水平的数据集，并使用求解器计算的简短前缀进行学习。
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关键要点
- 该研究使用深度学习解决布尔可满足性（SAT）问题。
- 通过基本的概率方法消除了训练集规模限制的难题。
- 使用生成器对现有模型进行训练，以预测具有10,000个变量的公式的可满足性。
- 提出新的分类器，显著改进大多数困难水平的数据集。
- 打破了基于公式的句法特征学习的方法。
- 使用求解器计算的简短前缀进行学习。
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