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🧪 ICML2025 · 3 篇论文解读

Deep Electromagnetic Structure Design Under Limited Evaluation Budgets: 提出 Progressive Quadtree-based Search (PQS) 方法，通过四叉树层次化表示压缩电磁结构的高维设计空间，并利用基于一致性的样本选择机制在有限仿真预算下高效搜索优质设计，相比生成式方法节省 75~85% 的评估成本。
Fourier Position Embedding: Enhancing Attention's Periodic Extension for Length Generalization: 通过将 RoPE 中每个维度从单一频率扩展为傅里叶级数表示，并裁剪欠训练的低频分量，实现注意力机制的可靠周期性扩展，从而大幅提升 LLM 的长度泛化能力。
Large Language Model (LLM)-enabled In-context Learning for Wireless Network Optimization: 提出基于 LLM 上下文学习（In-context Learning）的基站功率控制算法，通过自然语言任务描述和经验池驱动的示例选择，在不更新模型参数的条件下达到接近传统深度强化学习的性能。