FGSS-BO：面向 LLM 贝叶斯优化的反馈引导假设管理
原文标题：FGSS-BO: Feedback-Guided Hypothesis Management for LLM-Based Bayesian Optimization
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论文提出 FGSS 结构化假设管理接口，将语言引导与观测证据、可执行参数干预相连，并在 LLAMBO 上实例化为 FGSS-BO。在两项协议/媒体任务上，其样本均值最优值与搜索 AUC 均优于 LLAMBO 基线。
- 问题
- LLM 引导贝叶斯优化中，搜索方向与修正过程隐式、不可检查。
- 方法
- 提出 FGSS 结构化假设管理接口，由 LLM 提出并修订假设、确定性模块校验并记录，实例化为 FGSS-BO。
- 结果
- 在两项协议/媒体任务上，样本均值最终最优值与搜索 AUC 均优于 LLAMBO 及非 LLM 基线
- 影响
- 超参调优等场景可复用该接口，让 LLM 优化过程可审计、可干预。
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