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新AI模型LAVOIR学会提问
研究人员开发了LAVOIR，这是一种新颖的决策编码器，旨在改进AI系统提出澄清性问题的方式。与以往猜测信息缺失的模型不同，LAVOIR能够识别并优先考虑最有价值的问题。该系统将信息价值（VOI）直接整合到其决策过程中，从而以更少的问题实现更高的准确性。在研究中，LAVOIR在已见模式上取得了与理论最大值统计上无法区分的结果，并在真实对话中显著提高了准确性。
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新的超启发式算法利用鲸鱼引导优化连续问题
研究人员开发了WASHH，一种新颖的鲸鱼引导自适应选择超启发式算法，用于连续黑盒优化。该方法集成了PSO、GWO和DE等多种搜索策略，并通过在线奖励机制进行控制，该机制根据观察到的改进来分配评估次数。WASHH还包含一种锚点精炼技术，可以利用廉价的参考配置，而无需进行完整的黑盒评估。在基准函数和乳腺癌诊断的SVC超参数配置测试中，WASHH表现出优越的性能，取得了最佳平均排名和最低的验证对数损失。