SABLE：可扩展仿射贝叶斯潜空间探索方法

研究团队提出贝叶斯优化方法 SABLE，专门解决评估预算有限的高维潜空间优化难题。该方法基于贝叶斯仿射代理模型分解查询分量，并通过重压缩机制将信息缩减至 $\mathcal{O}(M)$ 伪观测值，将单次推理、预测与采集决策耗时控制在数十毫秒级。实验表明，SABLE 保持了高样本效率，并在大预算下将决策时间降低数个数量级。