AI 驅動研究系統

深度分析

「GAMBLe 框架」解析 AI 驅動研究系統效能與瓶頸：產生器、評估器與探索機制互動

AI 驅動研究系統正快速成為自動化發現的核心工具。GAMBLe 框架將此類系統拆解為產生器、評估器、探索機制與預算四個參數，並以有效景觀說明其互動產生的最佳化空間差異。大量實驗顯示，正確的組件配置可在有限預算下提升 13%–67% 效能與 6–39 倍搜尋效率，且不同模型與策略之間並無絕對優劣關係。