探索大语言模型用于排程的潜力
人工智能
2024-06-13 v1 机器学习
摘要
首届 ACM 国际人工智能驱动软件会议引入 AIware 挑战赛，鼓励研究人员探索 AI 驱动工具以受约束优化为目标，提升会议项目安排。我们聚焦于使用大语言模型（LLM）进行排程，考察零样本学习与整数规划以衡量论文相似度。研究结果表明，即便在零样本设置下，LLMs 也能创建较为理想的会议日程初稿。当进行论文聚类时，仅使用标题作为 LLM 输入的成果，与人类分类相比，使用标题和摘要配合 TFIDF 的结果更接近人类分类。相关代码已公开。
引用
@article{arxiv.2406.07573,
title = {Investigating the Potential of Using Large Language Models for Scheduling},
author = {Deddy Jobson and Yilin Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.07573},
year = {2024}
}