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学习优化：AI原生网络缺失的架构层
论文主张Learning-to-Optimize（L2O）是优化与AI原生智能之间缺失的架构层，将优化算法重新定义为离线知识生成器，为神经代理模型提供高质量监督信息。提出包含优化、知识生成、代理学习与运行时推理的四阶段工作流。以NR-V2X中继选择为例，用MILP求解器生成的解训练图神经网络，实现…
arXiv cs.AI42 天前
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论文主张Learning-to-Optimize（L2O）是优化与AI原生智能之间缺失的架构层，将优化算法重新定义为离线知识生成器，为神经代理模型提供高质量监督信息。提出包含优化、知识生成、代理学习与运行时推理的四阶段工作流。以NR-V2X中继选择为例，用MILP求解器生成的解训练图神经网络，实现…