模型阶段的主要目标是构建和评估符合业务目标的模型。该阶段包括选择合适的分析技术、准备数据、调整参数和生成模型。模型构建是一个迭代过程，可能需要返回数据准备阶段。关键任务包括选择建模技术、设计测试、构建和评估模型，以确保模型的质量和有效性。合格的模型将进入下一阶段。

现代语言模型在标记预测中存在缺陷，庞大的softmax层导致架构臃肿且易出错。引入三元编码（tribits）可以提升模型的表达能力和容错性，克服传统token化的局限，增强模型的鲁棒性和可解释性，标志着后softmax时代的到来。

本研究提出了一种数据驱动的建模框架，利用机器学习算法快速预测粗糙表面的有效接触面积。核岭回归模型在准确性和效率上表现最佳，适合多次查询。

本研究提出了一种新方法，将大型语言模型的摘要生成与主题建模相结合，以解决源代码理解中的主题建模问题。实验结果表明，该方法生成的摘要能够提供更具可解释性的代码结构表示，具有广泛的应用潜力。

本研究解决了现有时间集合预测方法面临的可扩展性问题，尤其在计算开销方面。通过引入一种新颖的框架，该框架利用置换等变和置换不变的变换，有效地建模集合动态，显著减少了训练和推理时间，同时保持了竞争力的性能。大量实验表明，所提出的方法在多个公开基准上表现不俗，与最先进的模型不相上下，展示了该模型在实现高效和可扩展的时间集合预测方面的有效性。

本研究解决了动态正电子发射断层扫描(PET)中图像衍生输入函数(IDIFs)建模的精确性问题，传统方法忽视了解剖变异和复杂血管贡献。研究提出了一种基于多脏器分割的方法，将来自主动脉、门静脉、肺动脉和输尿管的IDIFs相结合，通过采用高分辨率CT分割增加器官特定的血流来源，显著降低了肝脏和肺部的均方误差(MSE)。这表明多种IDIFs在提升解剖建模和充分利用动态PET成像方面的潜力，可能促进示...

MIT的CSAIL团队开发的“TactStyle”工具能够根据图像为3D模型添加视觉和触觉属性，简化模型定制过程。用户可通过图像生成高度场，快速创建复杂纹理的模型，广泛应用于教育和产品设计。该工具结合生成AI和细化的扩散模型，提升触觉反馈的真实感。

在2000美元预算内，您可以在家搭建专业级3D内容创作工作站，推荐使用AMD Ryzen 7 5800X或Intel i7-12700F CPU，搭配NVIDIA RTX 3060 Ti显卡和32GB内存。每月100美元的软件订阅包括Blender、Maya和云存储，适合自由职业者和独立开发者。

本研究解决了多语言视觉语言模型中因数据偏见导致的感知多样性理解不足的问题。提出了一种基于大型语言模型的多模态重描述策略，通过改变英文描述后再进行翻译来提高模型的理解能力。研究显示，该方法在德语和日语的文本图像检索任务中显著提升了性能，特别是在非母语错误案例中表现突出。

本研究提出了SOLAR框架，旨在解决大规模语言模型在个体主观性建模方面的不足，通过分析用户文本中的价值冲突，显著提升推断结果和争议处理能力。