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Richard Cornelius SUWANDI
Richard Cornelius SUWANDI
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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。
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香港中文大学（深圳）人工智能学院6篇论文被顶级机器学习会议ICML 2026接收
香港中文大学（深圳）的教授们有六篇研究论文被顶级机器学习会议ICML 2026接收。这些论文涵盖了大型语言模型的有效路由、风险感知推理和先进序列建模等领域。值得注意的是，一篇题为RACER的论文介绍了一种新颖的路由框架，旨在最小化推理成本并控制风险；另一篇题为B-PAC Reasoning的论文提供了一种在线方法，可实现具有性能损失保证控制的高效推理；第三篇题为MIMOMamba的论文提出了一种新的序列建模架构，可联合建模时域和跨通道交互。