Sakana AI 提出 QD-Rec：一种将候选对象与 LLM 撰写的假设配对的质量-多样性推荐方法

Sakana AI 开发了 QD-Rec，这是一种推荐方法，将候选对象加上解释为何选择它的假设作为推荐单元，并使用质量-多样性搜索来积累高质量、多样化的提议。在并购、客户定位和论文推荐实验中，QD-Rec 构建的档案平均得分更高、规模大于从头编写每个假设的基线，其代码已在 GitHub 上发布。论文报告了一些案例，其中某个假设对一家公司评分为 1 分（满分 10 分），经过变异并迁移到另一个候选对象后，得分提高到 5 分。