研究者提出LLINBO框架，为LLM贝叶斯优化加回退机制
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研究者提出LLINBO框架，为LLM贝叶斯优化加回退机制
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AI 综述
Chih-Yu Chang等作者提出LLINBO框架，将现有基于LLM的贝叶斯优化方法包裹起来，由框架决定何时采纳LLM的建议、何时回退到经典贝叶斯优化。 该框架引入三种交互机制，每种机制都附带no-harm理论保证：在常见核函数下确保次线性累积遗憾，且无需对LLM的性能作任何假设。
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最新进展11月3日 13:00
LLINBO：可信的 LLM-in-the-Loop 贝叶斯优化框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv cs.AILLINBO：可信的 LLM-in-the-Loop 贝叶斯优化框架
研究者提出 LLINBO 框架，将现有基于 LLM 的贝叶斯优化方法包裹起来，决定何时采纳 LLM 建议、何时回退到经典 BO。该框架引入三种交互机制，每种都附带 no-harm 理论保证，在常见核函数下确保次线性累积遗憾，且无需对 LLM 性能作任何假设。
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