#贝叶斯优化

一篇降本干货：ECO 在 Qwen、DeepSeek 的分离式部署上实测省 40.5% 能耗，做 GPU 推理优化的可以看看方法细节。

制药工艺表征还在跑因子 DOE？JAREX 用贝叶斯主动学习把实验量砍掉一半以上，代码已在 obsidian 包开源。

交通仿真器校准和深度 Q-learning 控制共用一套潜空间，基准网络上行程时间最多降 51%，做城市交通优化可以看看。

这篇论文提出了KENDO框架，结合了集成高斯过程与冲突感知获取策略，对于贝叶斯优化和主动学习领域的研究者来说，是一个值得关注的创新点。

OYS方法用贝叶斯优化调整扩散模型采样，5步就能达到50步的质量，速度提升10倍，还不需额外训练。

想让视频生成听你的话？这篇论文用多模态大模型加贝叶斯优化调提示词和参数，胜率最高69%，告别瞎试。

这篇论文用ML加贝叶斯优化，在Bakken油田200多口井实现了5%以上的增产，不用额外下设备，省钱又高效。

这篇论文告诉你，不用盲目调参：用光谱的熵、相关性等指标就能提前猜出CNN该设多大卷积核、多少学习率，省掉一堆试错时间。

这篇论文用GPT-5.2做药物副作用评估，温度调优后准确率从45%跳到72%，对药物安全分析很有参考价值。