arXiv Artificial Intelligence· Yiming Yao, Liang Zhao, Qingfu Zhang·· 2 小时前AI 评分24
ICPSL：从有限离线数据学习上下文偏好条件帕累托集
In-Context Preference-Conditioned Pareto Set Learning from Limited Offline Data
AI 导读
研究者提出上下文偏好条件帕累托集学习（ICPSL），通过在大量合成先验数据上预训练一个基础式超网络，对未见过的离线问题仅需一次前向传播即可生成问题专属的偏好条件帕累托解模型，无需逐偏好搜索或逐问题训练。该模型可复用于任意偏好下的解预测，在合成与真实问题上均生成高质量帕累托解，并显著加速问题专属解模型的构建。
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