arXiv Computer Vision· Masakazu Yoshimura, Zitang Sun, Yuiko Sakuma, Junji Otsuka, Atsushi Irie, Takeshi Ohashi·2026-10-20 12:00· 2 小时前AI 评分22

LLM as a Tool：代码挖掘树变换实现神经架构搜索

LLM as a Tool, Not an Agent: Code-Mined Tree Transformations for Neural Architecture Search

AI 导读

研究者提出 LLMasTool，一个分层树式 NAS 框架，从任意源码中自动提取可复用模块并将完整架构表示为分层树，通过可靠的树变换而非代码生成完成演化。每步演化由贝叶斯建模的多样性引导算法负责粗粒度规划，LLM 只解决剩余自由度，避免完全智能体式 LLM 方法带来的模式偏置。

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