? 热启动模型：学习模型在 MIPLIB 上的强劲表现表明，它可以学习在不同 MIP 中都能很好地工作的启发式方法。这可用于克服应用场景中的“冷启动”问题，即应用中早期可用的训练数据量可能太少而无法训练好的模型。我们可以从使用在异构数据集上训练的模型开始，并在为应用收集更多数据时，将它们用作通往更专业模型的桥梁。
? 强化学习：使用蒸馏或行为克隆获得的性能是由现有的最佳专家提供，而强化学习 (RL) 可能会超过它。高效探索、长期信用分配和学习的计算可扩展性是将 RL 应用于大规模 MIP 的关键挑战。解决这些问题可以带来更大的性能改进。
参考链接：
https://twitter.com/DeepMind/status/1419642398553120772

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