NeurIPS

Quantitative convergence of trained single layer neural networks to Gaussian processes

训练单层神经网络向高斯过程定量收敛性

Eloy Mosig, Andrea Agazzi, Dario Trevisan

机构 * Department of Mathematics University of Pisa（数学系，比萨大学） ； Department of Mathematics and Statistics University of Bern（数学与统计系，伯恩大学） 纠错

AI总结 本文研究了训练单层神经网络在无限宽度极限下向高斯过程的定量收敛性，提供了网络输出与高斯近似之间距离的显式上界，并分析了架构参数和训练动态对收敛性的影响。

Comments Submitted and accepted at NeurIPS 2025, main body of 10 pages, 3 figures, 28 pages of supplementary material. Corrected an issue in the proof of Proposition 3.7

MuRating: A High Quality Data Selecting Approach to Multilingual Large Language Model Pretraining

MuRating: 一种用于多语言大语言模型预训练的高质量数据选择方法

Zhixun Chen, Ping Guo, Wenhan Han, Yifan Zhang, Binbin Liu, Haobin Lin, Fengze Liu, Yan Zhao, Bingni Zhang, Taifeng Wang, Yin Zheng, Trevor Cohn, Meng Fang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港理工大学（广州）） ； ByteDance（字节跳动） ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； University of Melbourne（墨尔本大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） 纠错

AI总结 MuRating通过多语言评估器选择高质量数据，提升多语言大语言模型的预训练效果。

Comments NeurIPS 2025 poster

EHRSQL: A Practical Text-to-SQL Benchmark for Electronic Health Records

EHRSQL：一个用于电子健康记录的实用文本到SQL基准数据集

Gyubok Lee, Hyeonji Hwang, Seongsu Bae, Yeonsu Kwon, Woncheol Shin, Seongjun Yang, Minjoon Seo, Jong-Yeup Kim, Edward Choi

AI总结 EHRSQL是一个用于电子健康记录的文本到SQL基准数据集，旨在解决医疗场景中的复杂查询和时间表达问题。

Comments Published as a conference paper at NeurIPS 2022 (Track on Datasets and Benchmarks)