Agentic Neural Architecture Search

这篇把 LLM agent 放进神经架构搜索循环：语言模型提出候选模块、连接和超参数，传统 NAS 机制负责评估、筛选和优化。摘要称它在多个计算机视觉 benchmark 上达到或超过既有 NAS baseline，并发现手写搜索空间容易漏掉的非平凡构件。技术看点在于 LLM 不是替代搜索算法，而是扩大可表达的架构假设空间。