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标签:潜在动作空间×
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
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6月12日
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AITOP6月12日 12:57
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6月11日
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AITOP6月11日 15:28
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AITOP6月11日 15:23
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每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
5月20日
10:40
10:40arXiv cs.AI@Franco Terranova, Guillermo Bernardez, Albert Cabellos-Aparicio, Nina Miolane, Abdelkader Lahmadi
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图组合优化(GCO)问题因NP难特性而难以精确求解,现有基于强化学习(RL)和图神经网络(GNN)的方法在泛化性和计算可扩展性上存在局限。本文提出Projection Agents,直接在连续GNN动作嵌入空间中预测潜在动作,并通过单次前向传播解码为有效离散动作,避免了传统逐步搜索的开销。该方法在多个基准上实现最高16.2倍推理加速和40%更好的泛化性能,尤其适用于超线性决策空间。同时,作者开源了LaGCO-RL库,支持自动构建潜在动作空间并兼容现有RL-GCO方案,便于复现和适配新问题。
论文图组合优化强化学习图神经网络潜在动作空间开源/仓库

推荐理由:做图组合优化或RL求解NP-hard问题的研究者,这篇论文解决了泛化差和扩展性瓶颈,16倍加速和40%泛化提升值得一试,开源库还能直接复用。
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