arXiv stat.ML· Yongqiang Chen, Chenxi Liu, Deyu Zou, Zhenhao Chen, Tongliang Liu, Bo Han, Kun Zhang·· 12 天前AI 评分36
ExpEvolve：面向开放式科学发现的经验结构化与复用框架
ExpEvolve: Structuring and Reusing Experience for Open-Ended Discovery
AI 导读
研究者提出进化编码框架 ExpEvolve，通过从程序中提取解释评分差异的高层“想法因子”，将概念层级的控制引入演化过程，以指导经验利用并在陷入瓶颈时引导探索。在 11 项开放式数学任务中，该方法显著提升了最终性能，并将样本效率最高提升至 5.0x。相关收益还成功迁移至另外 4 个 LLM 以及 MLS-Bench 的 6 项机器学习任务上。
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