pareto-optimal | BriefGPT - AI 论文速递

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万灵草: LLMs 的 Pareto 对齐通过偏好适应
Panacea 是一种创新的方法，将对齐视为多维偏好优化问题，使用奇异值分解（SVD）的低秩适应来引导模型行为，从而无需进一步调整，实现了有效和高效地对齐模型以适应多样化和复杂的人类偏好。
PDF5 months ago
使用 GSEMO 在 OneMinMax 上进行多样性优化的严格运行时分析
本论文研究了 GSEMO 算法在多目标优化中优化群体多样性的方法，阐述了该算法在解决 Pareto - 最优问题中的优势，并得到当问题规模为奇数时，预期时间内收敛到具有最优多样性的种群的证明，分析中涉及了种群的随机漫步等相关理论。
PDFa year ago
使用层次奖励函数指定行为偏好
考虑在任务中以达到期望状态和避免不良状态的形式下，建议采用严格偏序的政策空间、环境独立的层次化奖励结构以及 Pareto 最优性的奖励函数设计，经实验证明其具有期望行为和快速学习的能力。
PDF2 years ago
POPNASv2: 高效的多目标神经结构搜索技术
本文介绍了 Pareto-Optimal Progressive Neural Architecture Search (POPNASv2) 方法，该方法在原有的基础上进行了改进，通过加入新操作符、改进预测模型、引入细胞等价检查机制以及自适
PDF2 years ago
AI Feynman 2.0: 基于图模块化的帕累托最优符号回归
本篇研究提供一种改进的符号回归方法，利用 Pareto 最优化原理寻求最适合数据的公式，同时从神经网络的梯度属性中发现广义对称性，通过正常流将其推广到只有样本分布的概率分布上，并采用统计假设检验加速鲁棒性暴力搜索。
PDF4 years ago