AutoML
自动化机器学习，通过算法自动搜索和优化机器学习流程中的各个环节（包括特征工程、模型选择、超参数调优等），减少人工干预，提升建模效率
核心事实
时间轴 (近 90 天)
与AutoML相比，代理式平台试图把决策范围扩展到数据准备、实验管理和部署等更上游/下游的环节，因此可靠性与可解释性的挑战也更大。
AutoML主要指将特征工程、模型选择、超参数调优等流程自动化的技术，目的是降低机器学习应用的门槛。
AutoML工具往往仍面向有一定技术基础的用户，而Trajectory试图把入口进一步前移到纯业务角色。
AutoML的核心思想是将模型架构、学习率、正则化系数等原本靠专家直觉设定的配置转化为可自动搜索的优化问题。
自进化Harness相对于传统AutoML的区别在于搜索空间本身会扩展（如自动生成新工具），问题从'在固定空间内找最优'升级为'在开放空间中持续探索'。
Auto Research与侧重超参数搜索的AutoML不同，目标更为宏观
神经架构搜索（NAS）兴起于2017年前后，核心思想是用算法自动化地在预定义搜索空间中寻找最优神经网络结构
在AutoML测试中，模型自主发现并剔除了博主刻意埋入的数据泄露特征陷阱
Ludwig 与纯 AutoML 工具的区别在于：AutoML 将模型结构纳入自动搜索范围，而 Ludwig 保留用户对模型类型和关键配置的显式控制权，自动化主要体现在训练流程的工程化封装上
自动化研究智能体的实现经历了从AutoML到NAS再到全流程自动化科研的三个阶段
全部知识事实 (15)
Vertex AI 是 Google Cloud 的企业级机器学习平台，提供 VPC 网络隔离、IAM 权限管理和合规审计功能
90%已验证神经架构搜索（NAS）兴起于2017年前后，核心思想是用算法自动化地在预定义搜索空间中寻找最优神经网络结构
75%已验证AI提效的基础是人已完成参数定位；大模型无法在缺乏人工引导下可靠地自动完成定位工作
75%已验证AutoML是将特征选择、模型选择、超参数调优等传统ML流程自动化的技术体系
65%待验证在AutoML测试中，模型自主发现并剔除了博主刻意埋入的数据泄露特征陷阱
60%待验证自动化研究智能体的实现经历了从AutoML到NAS再到全流程自动化科研的三个阶段
60%待验证与AutoML相比，代理式平台试图把决策范围扩展到数据准备、实验管理和部署等更上游/下游的环节，因此可靠性与可解释性的挑战也更大。
50%待验证AutoML主要指将特征工程、模型选择、超参数调优等流程自动化的技术，目的是降低机器学习应用的门槛。
50%待验证AutoML工具往往仍面向有一定技术基础的用户，而Trajectory试图把入口进一步前移到纯业务角色。
50%待验证AutoML的核心思想是将模型架构、学习率、正则化系数等原本靠专家直觉设定的配置转化为可自动搜索的优化问题。
50%待验证自进化Harness相对于传统AutoML的区别在于搜索空间本身会扩展（如自动生成新工具），问题从'在固定空间内找最优'升级为'在开放空间中持续探索'。
50%待验证Auto Research与侧重超参数搜索的AutoML不同，目标更为宏观
50%待验证Ludwig 与纯 AutoML 工具的区别在于：AutoML 将模型结构纳入自动搜索范围，而 Ludwig 保留用户对模型类型和关键配置的显式控制权，自动化主要体现在训练流程的工程化封装上
50%待验证第二代AutoML以神经架构搜索为标志，Google的NASNet和EfficientNet出自这一思路
50%待验证AI自进化应从外部系统Harness入手，而非直接修改模型权重，该方式可回滚、可审计，工程风险更低
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