SynAct:面向 LLM 智能体的协同主动反馈学习
论文提出 SynAct 主动学习框架,将专家注意力视为瓶颈,在单个决策层面分配反馈。它通过互信息对决策排序,在最高价值决策处询问专家,并将修正蒸馏为可迁移规则。在四个智能体基准、三个模型家族的 16 个设置中平均提升 11.7 个百分点。
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论文提出 SynAct 主动学习框架,将专家注意力视为瓶颈,在单个决策层面分配反馈。它通过互信息对决策排序,在最高价值决策处询问专家,并将修正蒸馏为可迁移规则。在四个智能体基准、三个模型家族的 16 个设置中平均提升 11.7 个百分点。
论文提出 FIDAL,一种开放集联邦主动学习框架,结合校准的全局-局部证据不确定性、支持集多样性加权和自适应 OOD 拒绝。拒绝门控使用 Otsu 准则对基础模型高斯覆盖信号进行阈值化,无需手工调参。在三个多中心医学影像基准上,FIDAL 比基于检测器的开放集方法高出约 12 个百分点,并节省 7…
论文指出工具调用型LLM智能体不仅需判断是否需要更多信息,还需决定哪一来源能消解不确定性。作者将问题形式化为ACT、CLARIFY、VERIFY之间的不确定性路由,提出PROUR框架,将动作不确定性分解为用户目标解释间分歧与解释内熵。在τ-bench上平均成功率达28.17%,比最强基线高4.57…
论文提出AALT方法,通过请求最大化起止连通性增益的演示来提升主动模仿学习效率。AALT将已有演示组织为潜在枢纽状态拓扑,识别高价值桥接演示,并在推理时通过拓扑规划与扩散策略条件化。在72任务的UR5e机器人有序检索域中,仅用3个演示即从42/72提升至72/72全部成功。
论文提出离线闭环框架,回答自驱动实验室中学习设计代理何时可信、需多少目标测量、先测哪些、何时停止适配四个问题。在六张公开液滴微流控与脂质体数据表上构建 107 个留一组层级,配合预注册测试与七套冻结闭环协议得出 23 项结论。热启动残差提升在 94% 化学层级中 20 行内回到开发参考的 1.25…
研究在约 1% 稀有类占比下,比较随机采样与八种主动学习策略,考察其能否弥补初始标注集对目标类子群的覆盖偏差。AG News 上几乎所有策略都能找回被遗漏子群,但在 Measuring Hate Speech 上,基于不确定性的策略反而不如随机采样,判别式主动学习可找回 55% 且 F1 无明显损…
论文综述了主动学习(AL)在生物多样性监测中的应用,指出被动声学记录仪和红外相机产生的数据远超专家标注能力。AL 可在固定标注预算下挑选最有价值的样本,但因其非随机采样,标注结果不适合用于验证、校准或阈值选择。作者梳理了声音与图像模态的研究空白,并给出兼顾训练、验证与下游生态推断可信度的路线图。
研究提出 ACORN 方法,将机器学习预测融入物种占据模型,并策略性地选择对下游生态分析最具信息量的样本交由专家复核。在相机陷阱与生物声学数据集上,该方法以显著更少的专家复核量恢复出接近全人工标注的生态结论。研究主张 ML 辅助科研流程应针对下游推断优化专家投入,而非仅优化分类器精度。
论文提出Helix-FNO,一种教师-学生架构,将32状态机理模型教师与傅里叶神经算子(FNO)学生耦合。教师通过拉丁超立方与不确定性主动学习生成高保真数据集,学生在谱域学习解算子本身而非单一解,从而泛化到新工况。该方法推理速度比机理教师快三个数量级,达毫秒级,适合大规模候选筛选与在线决策支持。
论文将不确定性下的多目标优化重新表述为贝叶斯决策问题,最大化超体积的期望值而非各目标期望。作者证明在随机优化框架下可用基于梯度的方法求解,前提是妥善处理被支配点;在缺少可微代码时用高斯过程作为可微代理模型。此外提出若干基于采集函数的主动学习策略以构建适配该多目标问题的代理模型,并在简单解析问题上比…
研究基于太平洋西北国家实验室 CICERO 自主选择性沉淀工作流,探讨主动学习如何用更少实验找到最优回收工艺。在钕铁硼磁体回收记录的回溯基准中,自适应策略仅需16-24个实验孔即可达到记录富集最大值,而非自适应方法需48个。作者进一步提出以预期下游贝叶斯风险降低来选择实验批次,并规划了预注册的前瞻…