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首先，针对每篇论文，使用大语言模型从已发表PDF反推两种输入：稀疏创意摘要（高层概念描述，无数学公式或LaTeX）与稠密创意摘要（保留形式化定义、损失函数和LaTeX公式），同时通过提取所有数值数据并将图表洞察转化为独立事实观察生成实验日志。所有材料均经过匿名化处理，移除作者姓名、标题、引用和图表索引。
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此外，为了在展平的序列中保持二维空间关系，研究团队使用了三维旋转位置编码。该方法通过金门ROPE将注意力头维度分解为序列分量和空间分量。GGROPE使得注意力头能够关注沿任意角度的相对位置，从而增强了模型对旋转和宽高比变化的鲁棒性。
最后，需注意：满分设计为小概率事件，长期低于85分亦属正常。睡眠存在天然波动，关注长期趋势远比纠结单夜分数更有价值。
另外值得一提的是，hf_model_name = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"
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