arXiv · cs.AI · Zhenchao Sun, Chongyang Tao, Ping Lu, Tongkai Lu, Jianling Gao, Shuai Ma · 10 小时前模型评分32
SAT-ACT：从结果推导的动作偏好中学习 冲突驱动子句学习（CDCL，Conflict-Driven Clause Learning） 分支决策
SAT-ACT: Learning CDCL Branching from Outcome-Derived Action Preferences
导读
SAT-ACT 提出一种从结果推导的学习框架，用于冲突驱动子句学习（CDCL，Conflict-Driven Clause Learning）求解器的分支决策。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
事件类型：研究发布
证据摘录
- “To address these limitations, we propose SAT-ACT, an outcome-derived learning framework for CDCL branching.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org