神经架构搜索 (NAS) 是用于设计和优化神经网络架构的自动化过程。NAS算法不是手动选择超参数和模型架构，而是探索不同的配置和架构，以确定最适合给定任务的配置和架构。
此过程通常涉及诸如强化学习，进化算法或基于梯度的优化之类的搜索方法，以生成和评估可能的架构。目标是找到一种具有最少人工干预的高性能模型架构。
NAS广泛用于优化架构在模型性能方面发挥重要作用的任务中，例如图像分类和自然语言处理。
什么是早停法？
继续阅读
多智能体系统如何建模智能体之间的依赖关系？
多智能体系统（MAS）通过基于代理的角色、目标和所利用的资源来表示代理之间的关系和互动，从而建模代理之间的依赖性。这些依赖性可以以多种形式显现，例如沟通、合作、竞争或共享知识。通过明确这些关系，开发者可以更有效地模拟复杂系统，使代理能够协调
PaaS如何实现实时应用程序开发？
“平台即服务（PaaS）通过提供一个即用环境，简化编码、测试和部署过程，实现了实时应用开发。借助 PaaS，开发人员可以访问一套工具和服务，从而加快开发周期。这个环境通常包括集成开发环境（IDE）、应用托管、数据库管理和中间件——所有这些都
透明度在大型语言模型（LLM）护栏开发中的作用是什么？
护栏可以通过添加额外的计算和基础架构层来影响部署llm的成本。实现安全和内容审核系统需要额外的处理能力，这可能会增加总体运营成本，尤其是对于实时应用而言。护栏可能涉及运行单独的模型进行内容过滤或维护额外的基础设施来监控输出，这可能会增加服务