エージェント型ニューラルアーキテクチャ探索Agentic Neural Architecture Search

arXiv cs.AI論文Paperarxiv.org公開Published2026/07/11 13:00 JST2mo ago重要度 MediumImportance Medium priority

AI2 点サマリSummary highlight

LLMベースのエージェントを用いてニューラルネットワークのアーキテクチャ探索を自律的に行う手法を提案。
人手によるデザイン工数を削減しつつ高性能なモデル構造を発見できる点が注目される。

This paper proposes using LLM-driven agents to autonomously conduct neural architecture search, reducing manual design effort while discovering high-performing network structures across tasks.

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記事情報・収集記録Article details & collection record

出典Source: arXiv cs.AI論文Paper
公開日時 (JST)Published (JST): 2026/07/11 13:00
収集日時 (JST)Collected (JST): 2026/07/12 09:46
配信形式Format: 論文Paper
原文言語Source language: EN
重要度の位置づけImportance in this lane: MediumMedium priority(arXiv 80件中、同等以上 80件)(80 of 80 arXiv entries are equal or higher)
出典の平均重要度（掲載直近 25 件・最大 30 件）Source average (last 25 listed, up to 30): 2.0 / 31=情報 · 2=中 · 3=高1=Info · 2=Medium · 3=High
情報の寿命Half-life: 長期 (アーキテクチャ)Long-term (architecture)

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