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SIWC26
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LLM 赋能新的优化和容差设计，绕过传统方法 · 跟踪 2 个来源
本研究介绍了一种新颖的优化和容差设计方法，利用大型语言模型 (LLM) 绕过传统的正交表和信噪比等方法。该方法通过“拉面优化”案例研究 (SIWC25) 进行演示，包括将在线评论等基于语言的信息构建为可量化的目标（例如，“QEU 分数”）。LLM 通过遵循特定提示生成优化的设计，有效地探索解决方案空间而无需大量实验。该框架已扩展到优化折叠伞等实体产品和社区空间等社会系统，与传统技术相比，大大降低了成本和开发时间。
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大型语言模型在虚拟评估中的优化和成本降低方面超越了田口方法 · 跟踪了 2 个来源
本报告整合了两种受拉面分析启发的优化方法，以改进虚拟评估流程。第一部分“优化”展示了大型语言模型（LLMs）如何通过分析在线评论和数值数据直接生成最优设计，在复杂系统方面超越了传统的田口方法。第二部分“容差设计”展示了 LLMs 如何通过识别和放宽对不太敏感因素的约束来降低成本并保持质量，例如通过折叠伞的成本削减措施以及虚拟评估过程本身。报告提倡一种混合方法，使用 LLMs 进行初步探索，并使用传统方法进行最终优化，特别是针对实体产品。