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    自动搜索作业简介 自动搜索作业简介 超参搜索是机器学习/深度学习技术中的关键一环,无论是机器学习的树模型参数、特征选择、还是深度学习的学习率/权重衰减等等,甚至于网络结构的选择,都会涉及到搜索最优参数的需求。传统的人工超参搜索需要有经验的工程师耗费大量的时间和精力进行手动调优,而自动超参搜索能够在节省人力的情况下,自动地进行超参调优,更有效率地寻找最优解。

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    四、技术演进与实施建议 当前技术路线聚焦三个方向: 基于强化学习的动态布局算法升级 多模态检索增强生成(RAG)架构深化 联邦学习驱动的模板共享机制开发团队在实施时需重点关注数据标准化预处理、资源预加载策略及异步任务编排等技术环节,以充分发挥平台能力。

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