MIT 团队推「反应式优化器」：Agent 训练中实时改写优化器

MIT 研究团队（Phillip Isola、Vincent Sitzmann 相关团队）提出「反应式优化器」（reactive optimizer）：让一个 agent 观察训练动态，并在训练过程中像人一样实时改写优化器的源代码以响应网络状态。实验显示，在没有现成调参配方的多种语言和图像任务上，该方法无需调参即可打平甚至超越最佳人工调优配方，全面优于静态优化器。

2026-10-22 ~ 2026-10-22 · 4 条相关

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