arXiv · cs.AI· Yangze Liu, Xiao-Long Yin, Zhongyi Han·· 5 小时前
研究发现训练样本的易学性与覆盖性取舍取决于学习器
Useful to Whom? The Easy-versus-Coverage Boundary Moves with the Learner
arXiv:2610.00221v2阅读论文 PDF ↗
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作者：Yangze Liu, Xiao-Long Yin, Zhongyi Han
研究任务与主要进展
Yangze Liu、Xiao-Long Yin和Zhongyi Han通过选择实验研究训练样本的效用是否取决于学习器，发现易样本在小预算下占优、覆盖样本在大预算下占优，但两者优势的交叉边界会随学习器变化。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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