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本文介绍了一种代理校准方法，该方法使用大型语言模型作为优化器，用于成本效益分析中灰盒仿真模型的校准。与Nelder-Mead和贝叶斯优化等传统方法相比，这种LLM驱动的方法在显著更少的模型评估次数下实现了具有竞争性的性能。