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停下来、思考一下：我们想要进行什么样的研究？
在这篇论文中，我们关注元启发式优化领域中实验部分的研究，以及探讨实验在我们工作中的作用，如基准实例与实例生成器的使用，以及经验结果的统计评估，旨在引发对我们工作的真诚批判性评估的思考过程。
PDF5 months ago
带干扰的多臂赌博机
在当代在线平台中，干扰实验面临重大挑战。本研究介绍了具有干扰的多臂赌博机问题，应用集群随机化策略来达到最优期望后悔值，并得出高概率边界与实验单元数 N 无关。
PDF5 months ago
主动因果策略在代理和语言模型中的被动学习
通过对专家数据的模仿学习，代理人可以通过对因果关系和实验的被动学习来推断和使用没有出现在训练数据中的因果链接，并可以推广到在训练中从未观察到的变量集。
PDFa year ago
AutoNMT: 简化 Seq2Seq 模型研究的框架
AutoNMT 是一个自动化的框架，可以对 seq-to-seq 模型的研究进行流程化，包括数据管道、实验工具箱和报告生成等，并配有自定义 seq-to-seq 工具箱以方便用户进行非标准任务。
PDFa year ago
schlably：基于深度强化学习的调度实验 Python 框架
介绍了一个名为 schlably 的基于 Python 的框架，它为研究人员提供全面的工具集，以便于开发基于深度强化学习的生产计划调度解决方案。该框架减少了创建稳健和灵活骨干所需的繁琐开销，并提高了所进行研究工作的可比性和重复利用性。
PDFa year ago
生成多模态预训练模型的 Prompt 调整
本文探讨将 Prompt 调参应用于多模态预训练，使用基于生成模型的统一序列到序列的预训练模型，实现轻量级 Prompt 调参，并与微调进行比较，通过实验研究发现 Prompt 调参具有改善鲁棒性的优点，但也存在一些局限性，给出了未来研究的
PDF2 years ago
混沌工程
介绍了一种名为混沌工程的方法，是通过实验来验证分布式系统的可靠性，适用于各种规模的科技组织。
PDF7 years ago
从理论到实践：简洁数据结构的即插即用
本文提出一种用于 experiment 和评价 succinct 数据结构的框架，可配置成注重准确资源估计、提供测试和工具以及提出的 solutions 用于 Document 检索等应用。
PDF11 years ago