本研究使用BERT模型、UMAP降维和K-Means聚类算法从未分类的文本集合中获取主题。通过TF-IDF统计、主题多样性和主题连贯性评估主题的含义。结果显示主题建模是对无标签文本进行分类或聚类的可行选择。

本文介绍了一种通过fine-tuning使用世界模型的方法，以提高大型自然语言模型在推理和规划中的性能。实验证明该方法在18项下游任务上能够显著提升LM的表现，尤其是在1.3B和6B的小型LM上。

MatSci ML是一个用于建模固态材料的新型机器学习基准，使用多样化的材料系统和属性数据进行模型训练和评估，促进了算法和方法的发展。它允许研究人员结合多个数据集的观测结果进行共同属性预测。评估了不同的图神经网络和等变点云网络在几个基准任务上的性能。

连接文本和视觉模态在生成智能中起关键作用，最近的研究关注多模态大型语言模型 (MLLMs)，分析了它们的体系结构、对齐策略和训练技术，并对其在多个任务上的应用进行了详细分析。调查比较了现有模型的性能和计算要求，为未来的 MLLMs 提供了基础。

本文介绍了一种结合机器学习和通量限制的子网格尺度建模方法，用于一维浅水方程的通量限制有限体积方法中。通过使用神经网络将保守目标方案的数值通量拟合到单调细网格离散化的粗网格平均值上，对子网格尺度组分进行参数化。数值研究结果证实，机器学习与整体凸限制的结合能产生有意义的封闭结果。

本文重新审视了视频预测中的分层模型，通过先估计语义结构序列，再通过视频到视频的转换将结构转化为像素。通过在汽车驾驶和人类舞蹈等三个数据集上的评估，证明了该方法能够在非常长的时间范围内生成复杂的场景结构和运动，并且取得了比现有方法长几数量级的预测时间。

谷歌研究开发了一种名为NeuralGCM的新方法，将传统的基于物理模型的建模与机器学习相结合，准确模拟地球大气层。NeuralGCM能够生成2-15天的天气预报，超过现有模型的准确性。该模型更快、更具成本效益，并在预测方面达到了与机器学习模型和欧洲中期天气预报中心相似的准确性。NeuralGCM的架构结合了可微分的动力核心和使用神经网络预测未解决过程的学习物理模块。该模型使用ECMWF天气数据进行性能评估，在天气和气候预测方面优于现有模型。NeuralGCM是开源的，有潜力革新气候建模。

TWIN-V2是TWIN的改进版，通过分而治之的方法压缩用户行为序列，揭示准确和多样化的用户兴趣。它使用分层聚类将行为序列压缩到适合在线检索的长度。TWIN-V2在一个亿级别的工业数据集上进行了实验和测试，并成功部署在快手的主要流量上。

使用自然语言处理和机器学习方法模拟密码并破解，实验证明了该方法的潜力和可行性。

该文章提出了一种新的时间行动定位（TAL）架构，通过特征聚合和循环机制，能够捕捉长距离依赖和时间因果关系。实验证明该方法在多个基准数据集上取得了优越结果，为未来的研究奠定了基础。