自動研究は速度最適化に最も効果的(かつ唯一)機能し、以下の場合です: 1. 目的は単一のスカラー(ウォールクロック時間)であり、すべての実験に明確な「より良いか悪いか」の信号が与えられます 2. 品質劣化は評価が安価で、単純なMSE/ピクセル差分とベースライン出力を比較すれば自動的に合格/不合格ゲートが判明します 3. 探索空間はマイクロ最適化であり、dtypeキャスト、量子化、キャッシュトリック、評価スケジューリングを行い、各変更は小さく独立し、即座にベンチマーク可能である また、オートコンパクトはすでに試されたことの文脈を失うので注意してください。