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Yiming Yao

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TOOL · CL_357803 · Nov 14 · 05:00

FoMEMO 提出面向昂贵多目标优化的基础模型

研究人员提出了 FoMEMO，一个旨在为昂贵多目标优化任务创建基础模型的新框架。该方法通过在海量合成数据集上进行可扩展的预训练来解决现有方法的局限性，从而避免了进行大量真实世界实验的需要。FoMEMO 将多目标优化转化为偏好聚合后验学习任务，使基础模型能够在测试时进行上下文后验预测并优化采集函数以高效生成候选集，而无需进一步的模型训练。