当前标签：autoML

贝叶斯优化从零推导：从「我对这个函数有个猜测」到自动调参

marsggbo 2026-07-27 10:40 阅读:42 评论:0 推荐:0

Meta-Harness：让 LLM 自己搜索最优 harness，模型不动，性能白涨

marsggbo 2026-07-23 16:38 阅读:36 评论:0 推荐:0

进阶篇 | 不靠人工设计，让遗传算法自己进化出 SOTA 的 LLM 剪枝指标

marsggbo 2026-07-23 16:22 阅读:11 评论:0 推荐:0

说人话：一文搞懂现在火热的 LLM agent 自进化原理

marsggbo 2026-07-23 16:19 阅读:25 评论:0 推荐:0

LLM 时代，还有人搞 AutoML 吗？有，而且变得更难了

marsggbo 2026-07-23 15:44 阅读:12 评论:0 推荐:0

AAAI'23 | NAS-LID：用「局部内在维度」给超网做体检，省 86% 显存

marsggbo 2026-07-23 15:20 阅读:14 评论:0 推荐:0

KBS'21 | 我写的 AutoML 综述被引 2700+ 次，今天来聊聊这篇文章的来龙去脉

marsggbo 2026-07-23 15:16 阅读:11 评论:0 推荐:0

[CVPR2021] AttentiveNAS： Improving Neural Architecture Search via Attentive Sampling

marsggbo 2022-04-26 20:28 阅读:166 评论:0 推荐:0

ICLR2022 | UniNet: Unified Architecture Search with Convolution, Transformer, and MLP

marsggbo 2021-12-23 23:07 阅读:258 评论:0 推荐:0

ICCV 2021 | BossNAS: Exploring Hybrid CNN-transformers with Block-wisely Self-supervised NAS

marsggbo 2021-12-21 22:14 阅读:301 评论:0 推荐:0

ICCV 2021 | BN-NAS: 只训练BN层来自动搜索模型

marsggbo 2021-09-14 23:26 阅读:479 评论:0 推荐:0

自动化机器学习方面的开源框架和商业服务列表

marsggbo 2021-08-02 20:43 阅读:168 评论:0 推荐:0

进阶版OFA算法：CompOFA: Compound Once-for-all Networks

marsggbo 2021-07-24 11:00 阅读:344 评论:1 推荐:0

论文解读 Once for all: Train One Network and Specialize it for Efficient Deployment

marsggbo 2021-07-24 10:45 阅读:1096 评论:0 推荐:0

Retiarii：微软在NAS框架上的新动作，已被顶会OSDI2020接收

marsggbo 2021-05-13 22:43 阅读:843 评论:0 推荐:1

通过损失函数优化提高训练速度、准确性和数据利用率

marsggbo 2021-01-23 15:57 阅读:1338 评论:0 推荐:0

华为诺亚AutoML框架-Vega：(2) 代码结构

marsggbo 2021-01-23 15:56 阅读:637 评论:0 推荐:0

华为诺亚实验室AutoML框架-Vega：(1) 介绍

marsggbo 2021-01-23 15:52 阅读:1235 评论:0 推荐:0

【论文笔记系列】自动搜索损失函数？AM-LFS：AutoML for Loss Function Search

marsggbo 2020-08-12 10:58 阅读:860 评论:0 推荐:0

AutoML综述更新【AutoML：Survey of the State-of-the-Art】

marsggbo 2020-07-09 19:01 阅读:1498 评论:1 推荐:0