历史特征残差适配提升序贯筛选命中率

Yixiang Hong 与 Yuchen Zhang 提出一种采集时残差适配方法，用于序贯筛选：用固定历史特征构建一个小型排序修正，并锚定在反馈揭示前记录的基分数上。 据该研究，其主实例在 AssayFormer 的十维表示上增加 64 个历史方向，同时保留预训练模型，从而提升序列筛选命中率。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。