EPFL（洛桑联邦理工学院）

Optimization with Access to Auxiliary Information

利用辅助信息进行优化

El Mahdi Chayti, Sai Praneeth Karimireddy

机构 * EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 本文提出两种通用算法，利用辅助信息优化目标函数，在Hessian相似性假设下提升优化效率。

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (02/2024)

Journal ref Transactions on Machine Learning Research (2024)

Synthelite: Chemist-aligned and feasibility-aware synthesis planning with LLMs

Synthelite: 基于LLM的化学家对齐且可行性感知的合成规划

Nguyen Xuan-Vu, Daniel Armstrong, Milena Wehrbach, Andres M Bran, Zlatko Jončev, Philippe Schwaller

机构 * École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（瑞士联邦理工学院洛桑分校） ； National Centre of Competence in Research (NCCR) Catalysis（瑞士国家催化研究中心） ； B12 Labs（B12实验室） 纠错

AI总结 Synthelite 基于LLM实现化学家对齐且可行性感知的合成规划，通过自然语言提示允许专家干预，成功率达95%。