本研究使用美国国家水模型的回溯模拟，比较了编码器结构的Transformer与LSTM在缺乏水文信息的无测站流域中对上游径流预测的表现。结果显示，在仅使用上游信息以及结合上下游信息的情况下，LSTM整体性能优于Transformer。加入下游信息后，所有模型的预测技能大幅提升，中位数NNSE提升超过60%。研究表明，循环记忆机制更适合处理此类上游径流重建任务，而下游水文背景作为辅助约束显著增强了各架构的预测能力。
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无测站流域缺乏观测数据，增加预测的不确定性。本研究通过比较两种常用深度学习框架，探讨了其水文序列推断的有效性与结构偏好，为水文预测模型选择提供实践依据。结果强调了循环神经网络在捕捉时间序列信息上的优势，以及利用下游信息提升无测站流域预测技能的重要性。
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GPT-Rosalind通过增强生物学推理、药物化学专业知识、基因组分析及实验工作流程能力，推动生命科学研究的发展。
本文探讨图形结构不仅作为外部知识源提供信息，更可以作为大型语言模型内部的推理辅助工具。通过在多跳问答任务中，将教师提供的推理轨迹重写为图形思维导图以指导学生模型，实验发现将图形结构扁平化为文本后，推理效率和答题质量显著下降；而视觉图形指导即使在没有直接答案提示时仍有效，并且优势在监督微调和基于KL的蒸馏后持续存在。
AURA-Mem（动作效用循环自适应记忆）是一种专为机器人设计的记忆机制，解决了边缘设备带宽有限、高带宽存储和闪存耐用性不足的问题。它通过固定大小的循环记忆和学习门控，仅在当前观察会影响下一动作时写入记忆，从而实现了无论执行时间多长，显存占用固定。测试中，AURA-Mem在准确率相当的情况下，写入次数比传统方法减少5倍多，且在真实机器人任务中保持成功率不降反升，显著提高了写入效率和显存利用率。