能消除交通拥堵的自动驾驶汽车、足不出户即可立即获得医疗诊断，或是感受远隔重洋的亲人触摸——这些听起来可能像是科幻小说中的情节。但由于半导体技术的重大突破，新研究不仅能让上述设想更进一步，还能实现更多可能性。

自动机器学习（AutoML）技术进展

高效NAS算法演变

最新研究显示，可微分架构搜索（DARTS）在CIFAR-10数据集上实现了97.2%的Top-1准确率，搜索成本降低至4 GPU-days。对比实验表明：

进化算法：消耗3150 GPU-hours
强化学习：平均耗时2400 GPU-hours
基于代理的优化：TPE算法仅需900 GPU-hours

验证损失 = 1/T ∑_t=1^T 交叉熵(y_t, ŷ_t)

跨平台性能比较

框架	吞吐量（图像/秒）	延迟（ms）	内存占用（GB）
TensorFlow NASNet	128 ± 5.6	23.4	8.7
PyTorch ProxylessNAS	152 ± 4.2	18.9	6.5

实际部署案例

在移动端设备实现实时推理（batch_size=1）：

class EfficientNetB0(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=1000):
        super().__init__()
        self.stem = ConvBNReLU(3, 32, kernel=3, stride=2)
        self.blocks = nn.Sequential(
            MBConv(32, 16, expansion=1, stride=1, kernel=3),
            MBConv(16, 24, stride=2)