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研究提出 LLM-IDEA 可识别性驱动自主发现智能体
论文提出 Identifiability-Driven Experimental Agent（LLM-IDEA），其可识别性引擎对平台期给出三分类判定：能力上限、设计类内可解决或已认证穷尽。在 ODEBench、DiscoverPhysics 及自建 Alien Universe 测试台上验证，可…
arXiv cs.AI24 天前
#实验设计
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数据混合作为混料实验：LLM预训练的响应面方法
论文将LLM预训练中的数据混合问题视为经典混料实验，采用稀疏二阶Scheffé模型和I-最优设计。研究表明，领域价值具有强关系性，且模型鲁棒的最优设计可在减少25%代理运行的情况下恢复相关混合排序。
arXiv cs.AI68 天前
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CAP：从相关任务稀疏观测中学习黑盒优化查询策略
论文提出 CAP（候选获取策略），利用已完成相关优化任务的历史记录建模共享结构与任务差异，学习反馈条件化的顺序查询策略。在五个合成任务族与 BOPTEST、SU2 两个工程仿真基准上，CAP 在多数任务上取得最低中位最终预算值，表明稀疏历史记录可支持新任务的自适应查询。
arXiv cs.LG10 小时前