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搜索结果 - 6

导航迷宫：评估和提高 LLMs 处理搜索问题的能力
最近，大型语言模型在数学和推理基准测试中取得了令人瞩目的表现。但是，它们在对人类而言相对容易的逻辑问题和谜题上仍然经常遇到困难。为了进一步研究这个问题，我们引入了一个名为 SearchBench 的新基准测试，其中包含 11 种独特的搜索问
PDF17 days ago
基于拉格朗日的 A * 算法用于自动推理
本文考虑了 A* 算法的一种修改方案，引入了启发式部分的加权来提高算法的效率，以无人机路径规划为应用场景，其中速度被视为启发式规划的权重。通过变分法基于拉格朗日方程计算可以确定速度为动态系统的决定性因素，该方法可以应用于其他领域的算法以提高
PDFa year ago
A * 学习启发式方法的可微损失函数
本文讨论用于 A * 算法启发函数的深度神经网络的优化问题，提出使用 L * 损失函数可以显著提高迷宫等领域的自动化规划质量和效率。
PDF2 years ago
NP 难问题中启发式近似算法的（不）可扩展性
本文探讨利用神经网络逼近完全信息启发式函数的可行性，发现对于 NP 难问题，其网络规模可能呈指数级上升，并建议研究方向转向寻找其他机器学习与启发式搜索相结合的方法。
PDF2 years ago
NeuroLogic A * 式解码：带有前瞻启发式的受限文本生成
本研究提出了 NeuroLogic A*esque 算法，结合 A * 算法的启发式估计了将来的成本，实现了在给定复杂约束条件下的语言模型解码，证明其在五个生成任务中的优越性能并创造了新的最先进的性能，特别是在复杂的约束满足任务和少样本或零
PDF3 years ago
KDD利用神经网络增强 A* 搜索算法，实现个性化路线推荐
采用神经网络自动化学习经典启发式算法 A * 算法的成本函数，以解决由于人工设置启发式代价函数和利用有用上下文信息等问题导致的个性化路线推荐任务的低效性和不准确性。
PDF5 years ago