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介绍了SPO，一种用于自动提示优化的随机搜索框架，包含三种策略，其中包括SAGE，一种智能体引导的多智能体流水线。在基准测试上进行了评估，并部署在心理健康聊天机器人上，通过持续优化显示出在留存率方面的改进。
本文提出DOMOO，一种多样性驱动的离线多目标优化方法，通过累积风险控制和嵌套帕累托集学习来解决分布外问题，在基准测试中实现了优异的收敛性和多样性。
本文提出了一种基于最优传输的置换不变贝叶斯优化方法，用于优化海上风电场布局。与标准贝叶斯优化相比，该方法将计算时间减少一半，并生成更优的布局。
OpenAI 提出进化策略（ES）作为一种可扩展的黑箱优化方法，可替代强化学习用于训练神经网络策略。进化策略通过将策略训练视为随机参数搜索来简化优化问题，该搜索基于奖励反馈反复采样并选择更优的参数配置。