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研究用LLM辅助信息增强贝叶斯优化
论文指出真实优化问题往往包含比函数评估更丰富的信息，如训练曲线、专家笔记、图像与先验知识。作者证明大语言模型可有效利用这类辅助信息指导优化，并提出三种将辅助信息融入贝叶斯优化的方法。在超参数优化基准与真实核聚变优化任务上，方法一致优于标准 BO 及现有基于 LLM 的优化方案。
arXiv cs.LG45 天前
#超参数优化
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FGSS-BO：面向 LLM 贝叶斯优化的反馈引导假设管理
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。
arXiv NLP17 天前