Sample-efficient active learning for materials informatics using integrated posterior variance

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GLU/SwiGLU 在实际中是门控形式(two linear branches),是向量上的逐元素操作;为了在一维上可视化,我用简化的标量形式来画图 —— 把两条分支都用相同的输入值(即把 a=x, b=x),因此 GLU(x)=x∗sigmoid(x) SwiGLU(x)=x∗SiLU(x) 。这能直观展示门控机制的形状差异。

「工廠並不安全,新進員工缺乏經驗特別容易受傷,但我們來台灣就是想賺錢、好好工作,只要公司沒有那麼壞,還可以接受,就不會想提出問題。」

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