消息，ME News 消息，3 月 21 日，Meta AI团队近日提出了一种基于结构化函数的数据驱动设计方法。文中观点认为，如果拥有设计数据及其对应的奖励，通过学习一个结构化函数，可以找到比现有数据中奖励更高的设计。基于此，研究人员开发了名为CliqueFlowmer的Transformer模型，并结合进化策略，用于发现能够优化目标属性的新材料。相关论文从理论上探讨了离线数据驱动优化，引入了功能图模型来形式化“结构”概念，将高维问题分解为子问题，从而在数据覆盖不足时仍能实现近乎最优的设计，并提出了一种能推断功能图结构的数据驱动优化算法。
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