AIRA用智能体搜索神经网络架构

Alberto Pepe等在arXiv论文摘要中提出AIRA双框架：由AIRA-Compose搜索高层计算结构，AIRA-Design实现低层机制，探索标准Transformer之外的基础模型设计。AIRA-Compose以11个智能体在24小时预算内评估百万参数候选，并将入选设计扩展至3.5亿、10亿和30亿参数规模。 论文摘要称，10亿参数设计预训练后持续优于Llama 3.2及AIRA-Compose找到的基线；在Autoresearch基准的固定时间预算下，Greedy Opus 4.5取得0.968验证比特/字节，超过已发布最低值。这些结果目前仅见于论文摘要，未说明独立复现情况。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。