AI与世界难题 · 理论计算机科学 · arXiv · 2026-10-23
大语言模型遇上贝叶斯优化：迈向自进化无线数字孪生
原标题: Large Language Models Meet Bayesian Optimization: Towards Self-evolving Wireless Digital Twins
无线数字孪生依赖于预先定义的学习或优化结构,而随着任务和运行条件的变化,这些结构可能变得不再适用。作者将大语言模型与贝叶斯优化相结合,以贝叶斯优化作为稳定的主干,同时由大语言模型根据当前任务和累积的经验决定保留还是调整其组成部分。在针对多用户波束选择问题的高斯过程核函数发现仿真中,大语言模型发现的核函数在训练任务上将贝叶斯优化的最终性能比最强的标准核函数基线提高了19.7%。