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UNCO：通过大型语言模型统一神经组合优化
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文讨论了基于序列的模型在优化中的应用，包括利用自由文本信息来丰富任务理解，使用灵活的序列模型设计优化策略，并提高对未知搜索空间的性能预测。
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关键要点
- 庞大的语言模型在机器学习研究领域引发创新浪潮。
- 基于黑箱优化的实验设计领域受到的影响较小。
- 将LLM与优化相结合呈现出独特的探索空间。
- 本文提出基于序列的基础模型构成黑箱优化的框架。
- 基础语言模型能够革新优化的方式包括利用自由文本信息丰富任务理解。
- 使用灵活的序列模型设计更优的优化策略。
- 提高对未知搜索空间的性能预测。
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