EliteTable：LLM引导的自改进程序搜索算法
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EliteTable：LLM引导的自改进程序搜索算法
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AI 综述
Stuart Farmer 发布论文提出 EliteTable，一种由大语言模型引导的自改进程序搜索算法：它用固定容量表格保存高分方案，据此指导新提案、对已有方案的编辑以及多方案重组。 论文在六个 Gymnasium 控制任务上评估，每个任务运行十代、每代五十个候选槽位。结果显示，六项任务的候选分数中位数均从首代到末代上升，五项任务的选中优胜者搜索分数中位数上升；在 CartPole-v1 中，十次搜索的优胜者首代即达到搜索分数上限。
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最新进展10月12日 12:00
EliteTable：面向可执行控制策略的自改进程序搜索报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv cs.AIEliteTable：面向可执行控制策略的自改进程序搜索
EliteTable 是一种由 LLM 引导的自改进程序搜索算法，用固定容量表格保存高分方案来指导新提案、编辑与重组。它在六个 Gymnasium 控制任务上评估，每个任务十代、每代五十个候选槽位，六项任务的候选分数中位数均从首代到末代上升，五项任务的选中优胜者搜索分数中位数上升；CartPole-v1 中十次搜索的优胜者首代即达搜索分数上限。
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