待验证50% 置信事实精确时间
肯尼斯·斯坦利提出的NEAT算法及新颖性搜索理论指出，以客观适应度为唯一导向反而会阻碍探索
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/8
首次发现
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相关事实
待验证工具触发判断太保守会漏掉必要搜索，太激进会导致每个简单问题都触发不必要检索浪费资源、拖慢速度73% 相似待验证更窄的搜索空间牺牲智能体创造性以换取每次改进的可归因性，更宽的搜索空间可能发现更好方案但难以说清什么起了作用72% 相似待验证判断力和方向感因高度依赖隐性知识与价值判断而难以被自动化，成为AI时代新的稀缺品71% 相似待验证缓解无梯度方法样本效率问题的策略包括：对参数低秩投影进行进化搜索、将进化用于元学习层面、将其限定于神经架构搜索等离散结构决策71% 相似待验证自动化研究智能体与传统超参数搜索或神经架构搜索不同，能够提出全新的模型结构假设而非仅在预定义搜索空间中优化70% 相似
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