Я обнаружил, что автоисследование работает лучше всего (и только) для оптимизации скорости, где: 1. Цель — это единственный скаляр (время на стене), поэтому каждый эксперимент имеет четкий сигнал "лучше или хуже" 2. Оценка ухудшения качества дешева, например, простая MSE/разница пикселей по сравнению с базовым выходом дает автоматический проход/неудачу 3. Пространство поиска — это микрооптимизации: приведение типов, квантование, трюки с кэшированием, планирование оценки, где каждое изменение небольшое, независимое и мгновенно поддается бенчмаркингу Также будьте осторожны с автоуплотнением, когда оно теряет контекст того, что уже было опробовано.