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本文证明Optuna的约束树形帕森估计器（TPE）是c-TPE算法的联合密度推广，展示了其对约束重复的不变性，而独立的c-TPE则会退化。作者概述了实际权衡以及未来研究方向。
本文提出一种基于差分进化的张量潜在因子自动超参数优化框架，以提高大规模动态加权有向网络的预测精度，减少手动调参需求。
本文提出了一种适用于预算受限微预训练的分阶段因子筛选工作流，表明短期的设计实验能够识别稳定的超参数惩罚方向，并支持“筛选-优化”策略。
本文介绍了一种自动研究框架，利用专家代理通过代码执行与反馈的经验闭环，迭代优化训练配方。该系统借助谱系反馈（lineage feedback），无需人工干预，即可在 Parameter Golf 和 NanoChat 等任务上自主提升性能。