Xi'an Jiaotong University（西安交通大学）

Structured Progressive Knowledge Activation for LLM-Driven Neural Architecture Search

结构化渐进知识激活用于LLM驱动的神经架构搜索

Zhen Liu, Yuhan Liu, Jinjun Wang, Wei Song, Jianyi Liu, Jingwen Fu

机构 * State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi'an Jiaotong University.（人机混合增强智能国家重点实验室，人工智能与机器人研究院，西安交通大学） ； MiLM Plus, Xiaomi Inc.（小米MiLM Plus） ； North China University of Technology, Beijing.（华北电力大学（北京）） ； Zhongguancun Academy, Beijing, China（中关村学院，北京，中国） 纠错

AI总结 本文提出SPARK方法，通过显式选择功能因素并条件化编辑，减少功能耦合影响，提升神经架构搜索的样本效率和OOD准确性。

DISCOVER: A Solver for Distributional Counterfactual Explanations

DISCOVER: 一种用于分布反事实解释的求解器

Yikai Gu, Lele Cao, Bo Zhao, Lei Lei, Lei You

机构 * Technical University of Denmark（丹麦技术大学） ； Aalto University（阿尔托大学） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

AI总结 提出DISCOVER，一种模型无关的分布反事实解释求解器，通过预算化提议-选择搜索范式替代梯度优化，利用最优传输几何指导采样，实现非可微模型下的分布对齐。

Comments 22 pages, 8 figures, 6 tables