其他arXiv cs.LG4 天前
Learning Topology-Aware Representations for Mechanics-Relevant TPMS Metamaterials
该论文提出拓扑感知表示学习框架，将持续同调融入DMAE骨干网络，显式编码TPMS机械超材料的全局结构连通性。通过持续引导掩码和辅助同调解码器，在家族分类、力学性能分类、无监督聚类和回归任务上均取得提升，聚类性能最高提升51.5%，为复杂三维力学超材料的表示学习提供了有效的拓扑归纳偏置。
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AgentarXiv cs.CL4 天前
PRISM: PRIvileged Sibling-guided Multi-Agent Topology Design
PRISM 提出一种面向 LLM 多智能体系统的拓扑生成后训练方法：利用同一查询下另一个已验证可行图作为"特权兄弟"信息，通过零初始化低秩分支让教师模型提供逐决策监督，使学生模型学到查询级偏好，避免 SFT 偏向语料高频拓扑。在六个基准上优于现有拓扑设计基线。
已过时译