待验证50% 置信事实精确时间
期望改进(EI)是贝叶斯优化中的经典采集函数，计算在候选点采样后相对于incumbent可能取得改进量的期望，通常有解析表达式。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/14
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证自我改进机制主要在推理阶段通过上下文工程实现行为优化，不同于涉及模型参数更新的在线微调66% 相似待验证Fuse-EIV估计器整合了条件去卷积、灵活的冗余参数估计和正交校正三项关键技术65% 相似待验证期望最大化（EM）算法由Dempster、Laird和Rubin于1977年正式提出，用于处理含隐变量的概率模型参数估计63% 相似待验证研究团队提出了一个改进的偏好优化公式，显式地与少步生成的特性对齐，能在FSD框架内直接移除目标概念63% 相似待验证将预测与分配分离——让模型只对每个动作单独预测损失(Noul预测)，再用确定性规则(argmin或softmin)完成分配——带来了实质性改进63% 相似
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