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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
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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。