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上岸AAAI 2025：自适应框架+前沿算法，顶会热点方向

news 2025/8/8 10:11:03

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自适应模型作为能随数据特性或环境变化自主调整结构与参数的智能模型，已深度融入科研前沿。如今在多领域蓬勃发展，从自然语言处理中动态调整语义理解策略，到工业控制里实时适配生产波动。

在科研论文创作中，了解其发展现状，紧跟创新前沿，对探索新研究方向至关重要。今天小图给大家精选3篇AAAI有关自适应模型方向的论文，请注意查收！

论文一：REVECA: Adaptive Planning and Trajectory-Based Validation in Cooperative Language Agents Using Information Relevance and Relative Proximity

方法：

文章首先提出了以信息相关性和相对接近度为核心的状态评估机制，智能体能够根据任务需求和环境信息自主判断信息交流的优先级和合作对象。其次，REVECA架构采用自适应规划算法，结合实时感知到的环境变化动态调整智能体的行动轨迹和合作规划，优化记忆管理和任务分配的整体效率。最后，通过轨迹验证模块，系统对智能体的历史决策路径进行实时评估和纠错，进一步提升整个多智能体系统在复杂任务中的协作表现和适应能力。

创新点：

引入信息相关性和相对接近度度量，实现多智能体间更高效的信息交换与任务分配。
提出自适应规划模块，能够根据环境动态调整合作策略和记忆管理机制。
设计基于轨迹的验证方法，有效提升智能体在协作过程中的准确性与鲁棒性。

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2405.16751

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论文二：GenAL: Generative Agent for Adaptive Learning

方法：

文章首先构建了基于大语言模型的知识表达与理解模块，使GenAL能够精准解析学习任务、学习者背景与知识状态，并形成多层次的语义表示。随后，系统通过生成代理采用自适应生成算法，根据学习者的数据和目标，动态规划最优学习路径，同时结合实时评估反馈优化推荐质量。最后，GenAL集成了多维度的行为和表现反馈机制，通过循环迭代方式持续调整学习内容和顺序，实现面向不同个体的精准、动态、个性化学习支持。

创新点：

首次将LLM的深度语义理解能力与生成式学习路径推荐相结合，实现了针对个体差异的高度个性化教学建议。
设计了一套评估一体化机制，使生成代理能够动态优化学习路径并实时调整推荐策略。
引入多维度反馈与历史学习轨迹建模方法，有效提升模型对学习者行为与需求的捕捉能力。

论文链接：

https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/32038

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论文三：Adaptive Sampling to Reduce Epistemic Uncertainty Using Prediction Interval-Generation Neural Networks

方法：

文章首先引入预测区间生成神经网络，从数据分布中学习每个样本的置信区间，进而有效识别哪些输入区域存在较高的认知不确定性。随后，基于不确定性估计结果，提出自适应采样算法，针对高不确定性样本优先采集新数据，让模型能够更快覆盖复杂或未知的数据空间。最后，整体训练流程通过不断循环“不确定性评估-自适应采样-模型更新”三步迭代，逐步收缩预测区间，实现模型收敛速度和泛化能力的同步提升。