DASH提出一种面向LLM增强自动贝叶斯优化的解耦框架：按预测可靠性、校准度和排序一致性选择代理模型，并通过两阶段控制器动态分配采集函数配额，再由LLM完成候选决策。结合知识引导的热启动与结构化记忆后，论文在四项化学优化任务上报告了相对最佳AutoBO基线12.51%的轨迹加速因子提升和5.00%的终点增强因子提升。
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