研究人员开发了一种新颖的无特征算法选择方法，称为 ZeroFolio，它利用预训练的文本嵌入来区分问题实例，而无需领域特定知识。该方法包括将原始实例文件序列化为纯文本，使用预训练模型对其进行嵌入，然后通过加权 k-近邻选择算法。在 11 个 ASlib 场景上的评估表明，在大多数情况下，ZeroFolio 的表现优于在手工制作的特征上训练的随机森林，并且在没有广泛调优的情况下，其性能与 AutoFolio 非常接近。 AI
影响 这种方法可以实现更通用的算法选择工具，减少手动特征工程的需求。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新算法选择方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- answer set programming
- ASlib
- AutoFolio
- Contrastive Semantic Projection
- MaxSAT
- Stefan Szeider
- ZeroFolio
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