本文介绍了PROSE,一种通过用户写作样本提升偏好描述精确度的方法。PROSE通过迭代优化和多样本验证,增强了LLM代理对人类偏好的理解,写作质量比现有方法CIPHER提高了33%。结合ICL,效果再提升9%。
本研究提出了PROSE-FD,一种零-shot多模态PDE基础模型,通过变压器和多算子学习方法融合符号信息,显著提升了操作基于数据的预测能力。该模型能同时预测浅水方程和纳维-斯托克斯方程,且在基准前向预测任务中优于现有模型。
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