论文提出Assur-KB机制表示方法并报告样本效率提升

João Pedro Gandarela 在 arXiv 发布论文（arXiv:2610.40005），提出 Assur-KB 方法，用不可约模块、边界接口和求解依赖来表示平面机构，并保留源几何信息，研究这种表示能否提升小样本下的预测能力。 论文在理论上刻画了通过模块接口进行迁移的机制，以及接口信息缺失带来的物理极限。实验方面，论文称在 50–10,000 个机构的训练预算下，Assur 特征相比扁平化输入的样本效率几何平均提升 1.8 倍，并在 1002 万个机构上验证了结构索引。这些为论文作者报告的实验结果。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。