研究人员开发了一种名为代码导向语言模型嵌入（COLE）的新方法来改进神经架构搜索（NAS）。该技术使用现成的语言模型从神经架构的代码表示中生成嵌入，从而绕过了昂贵的微调或复杂的特征工程的需要。在 NAS-Bench-201 和 einspace 上的实验表明，COLE 嵌入的性能优于其他基于文本的编码，并显著降低了找到高性能架构所需的评估预算。 AI
影响 引入了一种更有效的设计神经网络的方法，有可能加速人工智能模型开发。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍神经架构搜索新方法的学术论文。
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