Notice bibliographique
Résumé
<!-- Release notes generated using configuration in .github/release.yml at main --> What's Changed Major Changes 🛠 Deprecate batched blas helpers by @ricardoV94 in https://github.com/pymc-devs/pytensor/pull/1215 Modify atleast_Nd to accept only one positional argument by @Abhinav-Khot in https://github.com/pymc-devs/pytensor/pull/1291 Remove Unbroadcast Op by @ricardoV94 in https://github.com/pymc-devs/pytensor/pull/1286 New Features 🎉 Add numpy-like vecdot, vecmat and matvec helpers by @twiecki in https://github.com/pymc-devs/pytensor/pull/1250 Allow more specialized linalg.solve assume_a cases by @ricardoV94 in https://github.com/pymc-devs/pytensor/pull/1273 Bugfixes 🐛 Fix einsum failing with repeated inputs by @Abhinav-Khot in https://github.com/pymc-devs/pytensor/pull/1260 Maintenance 🔧 Allow passing numpy arrays to transpose by @velochy in https://github.com/pymc-devs/pytensor/pull/1258 Speedup import time with lazy import of scipy.stats by @ricardoV94 in https://github.com/pymc-devs/pytensor/pull/1268 Allow broadcasting in specialized numba dispatch of AdvancedIncSubtensor by @ricardoV94 in https://github.com/pymc-devs/pytensor/pull/1272 Speedup Scan in different backends by @ricardoV94 in https://github.com/pymc-devs/pytensor/pull/1281 New Contributors @velochy made their first contribution in https://github.com/pymc-devs/pytensor/pull/1258 @Abhinav-Khot made their first contribution in https://github.com/pymc-devs/pytensor/pull/1260 Full Changelog: https://github.com/pymc-devs/pytensor/compare/rel-2.28.3...rel-2.29.0
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,022 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».