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RESEARCH · CL_221017 · Aug 27 · 04:00

新研究提高了高维任务的贝叶斯优化效率 · 已追踪 2 个来源

两篇新研究论文介绍了提高高维和大型预算场景下贝叶斯优化（BO）效率的新方法。第一篇论文 GRAPE 通过改进局部梯度和使用面向进度的利用来显著加速对抗性攻击和 LLM 提示优化。第二篇论文 GSSBO 提出了一种基于梯度的样本选择策略，以降低 BO 中高斯过程拟合的计算成本，在计算成本降低的情况下实现了可比的优化性能。