合成特征提取器：一种用于算法选择的 Agent 方法

英文标题：Synthesizing Feature Extractors: An Agentic Approach for Algorithm Selection

该研究聚焦约束满足问题中的算法选择，核心在于提取能够反映问题结构的特征。传统特征提取器通常需要人工设计，依赖深厚的领域专业知识。随着新的问题类别不断出现，手工设计会迅速成为瓶颈。论文提出以 Agent 方法合成特征提取器，旨在提升算法选择流程的自动化能力与可扩展性。

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