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Pool-Guided Architecture Discovery

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  1. TOOL · CL_269478 ·

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    研究人员开发了AutoBCI，一个代理框架，旨在自动化用于脑电图脑机接口的神经网络架构的发现和选择。该系统采用一个设计者代理（Designer Agent）来生成和优化各种脑电图任务的架构，以及一个预测者代理（Forecaster Agent），它使用早期训练数据预测验证性能。在对14个脑电图数据集的评估中，AutoBCI在使用Claude Opus 5.5时，平均测试平衡准确率为64.16%，略优于最强的基线。与基线方法相比，预测者…