研究人员开发了一个自动化框架,该框架利用GPT-5、GPT-4o和Claude Sonnet 4等大型语言模型来设计用于跨语言手写光学字符识别的神经网络架构。这些LLM能够自主生成、训练和优化模型,在阿拉伯语、波斯语和英语数据集上实现了超过93%的高准确率。该框架在没有人工干预的情况下成功发现了高效的模型,展示了LLM作为可扩展手写识别的AutoML代理的能力。 AI
影响 展示了LLM作为复杂任务(如神经架构搜索)的自主代理的潜力,可能加速AI发展。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍LLM驱动的AutoML新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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