Autotune 结合 CMA-ES 与 LLM 提案加速超参搜索
RobertTLange · x · 2026-07-26
这条补充了 Autotune 的实现细节：agent 会先读脚本并提出可调参数范围；随后通过多轮 refinement 不断缩小搜索空间；采样器采用 CMA-ES + LLM proposals 的混合方案；还支持用历史最佳 trial 做 warm-start。
同时附了代码和博客链接，信息比首帖更偏技术实现，是原始发布的补充说明。
所属事件:Autotune 结合大模型与 CMA-ES 加速超参搜索(2 条相关)→
「编程与Agent」频道最新
- 基础设施团队正把 MCP 接入 AI agent 做运维 copilot — BestRequirement7539 · 2026-07-26
- review-replay 只验证 PR 评论是否真修复 — alejandro_such · 2026-07-26
- Boris Cherny 称 Opus 5 抗注入，Claude Code 重写大部分提示词 — ycombinator · 2026-07-26
- 客服 agent 连续 3 周“绿色”，却在误发退款邮件 — Warm-Reaction-456 · 2026-07-26
- Kimi-K3 宣称在 IMO 2026 Lean 4 证明拿下 6/6 — songhan_mit · 2026-07-26
- RTK 用 Rust 压缩 AI Agent 的 Shell 输出，最高省 90% — OpenAIDevs · 2026-07-26