本文提出了一个将上下文搜索建模为对推理轨迹的近似推理的理论框架，其中基础模型定义先验，自我反思提供后验更新反馈。研究了推理时间内的采样复杂度，即达到高成功概率所需的序贯尝试次数。结果表明，当反思能可靠地定位早期错误时，上下文搜索能实现指数级性能提升，用多项式数目的尝试解决零次尝试概率指数小的问题；反之，条件化过去尝试不会带来渐近优势。该提升是稳健且可学习的，基于交叉熵训练的近似后验更新可用多项式样本复杂度恢复所需行为。此外，分阶段的强化学习理论中最优策略执行相同的后验重加权规则。实验验证了以上理论预测。
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该研究从理论角度揭示了上下文搜索在推理任务中的优势机制及其采样复杂度，为理解和设计效率更高的推理模型提供重要指导。它证明了反思驱动的后验更新不仅能带来指数级性能提升，还具备可学习性和鲁棒性，促进了人工智能领域推理能力的进一步发展。
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Fine-tuning LLMs for financial natural language processing (NLP) is constrained by limited, imbalanced data. Real-world financial news overrepresents earnings...
植物病害由生物和非生物胁迫引起，全球农业产量每年损失估计20-40%，经济损失超过2200亿美元。本文提出了一个统一的深度学习流程，结合语义分割、基于回归的严重度估计和疾病分类。胁迫严重度分为四级（低到极高），基于感染叶面积比例。使用苹果树叶子病害分割数据集（1641样本，6类）评估四种模型：U-Net（MobileNetV2）、SegFormer、FCN及PSPNet。MobileNetV2的U-Net表现最佳，达98.20%像素精度、0.70 mIoU及99.41%检测准确率，且单图处理14.7毫秒，适合实时应用。SegFormer表现接近（mIoU 0.66），FCN及PSPNet空间精度较低（约0.49 mIoU）。严重度指数与专家标注高度相关（r=0.968，R^2=0.937），证明系统在自动作物监测和决策支持中的可靠性。
为保护和振兴印度尼西亚北苏门答腊巴塔克族的文化遗产传统纺织品乌洛斯，本研究提出利用人工智能框架，针对高分辨率乌洛斯图案数据集精细调优两种潜伏扩散模型，以生成既符合文化又具创新性的图案。通过多项指标和传统织工评估，Protogen v3.4模表现优于Stable Diffusion v1.4，在视觉保真度和图案多样性方面取得显著提升，展现了生成模型在传承与创新间的平衡潜力。