智能体神经架构搜索
英文标题：Agentic Neural Architecture Search
神经架构搜索（NAS）方法日益高效，但仍受限于手工设计的搜索空间，这些空间需要大量领域专业知识且须为每个新任务重建。大语言模型（LLM）作为智能体，能够动态生成并调整搜索空间，突破传统 NAS 的瓶颈。这项工作为自动化机器学习提供了更灵活、更通用的范式，可显著降低开发者定制模型架构的门槛。
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@misc{agentic_nas_2025, title={Agentic Neural Architecture Search}, author={Anonymous}, year={2025}, eprint={2607.07984}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.LG} }
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