Tôi thấy autoresearch hoạt động tốt nhất (&chỉ) cho tối ưu hóa tốc độ, trong đó: 1. Mục tiêu là một giá trị vô hướng duy nhất (thời gian thực), vì vậy mỗi thí nghiệm có tín hiệu "tốt hơn hoặc tệ hơn" rõ ràng 2. Sự suy giảm chất lượng dễ dàng đánh giá, như MSE/sự khác biệt pixel đơn giản so với đầu ra cơ sở cung cấp một cổng tự động vượt qua/thất bại 3. Không gian tìm kiếm là các tối ưu hóa vi mô: ép kiểu dữ liệu, lượng tử hóa, mẹo bộ nhớ đệm, lập lịch đánh giá, nơi mỗi thay đổi là nhỏ, độc lập và có thể đo lường ngay lập tức Cũng hãy cẩn thận về auto-compact khi nó mất ngữ cảnh của những gì đã được thử.