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论文提出了DualView，一种参数高效的多输出文本回归方法。该方法利用冻结的大语言模型提取通用表示和输出特定表示，并通过双分支架构联合预测多个数值目标。在五个任务、八个大语言模型上的实验中，该方法优于七个监督学习基线，且可训练参数量减少了82–1842倍。
本文提出了一种通用的自适应序贯采样方法，用于构建多项式混沌展开代理模型，以改善多输出工程结构中的不确定性量化，同时平衡方差贡献和空间探索。