傳統(tǒng) IT 架構(gòu)的困局

依賴人工的被動(dòng)運(yùn)維

在傳統(tǒng)的 IT 架構(gòu)模式下，運(yùn)維工作主要依賴人工監(jiān)控與被動(dòng)響應(yīng)。運(yùn)維人員需要時(shí)刻盯著系統(tǒng)的各項(xiàng)指標(biāo)和運(yùn)行狀態(tài)，一旦出現(xiàn)問(wèn)題才著手去排查和解決。然而，隨著企業(yè)數(shù)字化的蓬勃發(fā)展，業(yè)務(wù)規(guī)模不斷擴(kuò)大，運(yùn)維對(duì)象日益增多，比如服務(wù)器數(shù)量的增加、各類應(yīng)用系統(tǒng)的繁雜等。同時(shí)，企業(yè)對(duì)業(yè)務(wù)連續(xù)性、穩(wěn)定性的要求也越來(lái)越高，用戶數(shù)量也在持續(xù)攀升。

面對(duì)這樣復(fù)雜的環(huán)境，傳統(tǒng)人工運(yùn)維的弊端愈發(fā)凸顯。一方面，效率極其低下，大量的時(shí)間耗費(fèi)在重復(fù)性的監(jiān)控工作以及問(wèn)題查找上，面對(duì)海量的數(shù)據(jù)和繁多的設(shè)備，運(yùn)維人員往往應(yīng)接不暇。例如，當(dāng)出現(xiàn)故障告警時(shí)，要從成千上萬(wàn)條信息里篩選出關(guān)鍵有用的內(nèi)容去定位問(wèn)題根源，猶如大海撈針，難度極大。另一方面，成本也居高不下，需要配備較多的運(yùn)維人員來(lái)保障系統(tǒng)正常運(yùn)轉(zhuǎn)，而且由于響應(yīng)速度慢，一旦出現(xiàn)故障，可能導(dǎo)致業(yè)務(wù)長(zhǎng)時(shí)間中斷，給企業(yè)帶來(lái)直接或間接的經(jīng)濟(jì)損失，很難滿足企業(yè)快速發(fā)展對(duì) IT 運(yùn)維高效、及時(shí)響應(yīng)的需求。

功能擴(kuò)展的局限重重

傳統(tǒng) IT 架構(gòu)在應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)快速變化以及需求多樣化時(shí)，暴露出了諸多局限。首先，資源異構(gòu)化情況嚴(yán)重，企業(yè)內(nèi)不同時(shí)期采購(gòu)的各類專有設(shè)備類型繁多，像存儲(chǔ)設(shè)備、服務(wù)器等來(lái)自不同廠商、不同規(guī)格，整合和管理起來(lái)難度頗大。業(yè)務(wù)上線速度緩慢，從硬件設(shè)備的采購(gòu)、上架調(diào)試，到軟件部署等一系列流程，涉及多個(gè)環(huán)節(jié)和部門(mén)協(xié)調(diào)，往往會(huì)大大拖慢應(yīng)用上線的進(jìn)度。

再者，業(yè)務(wù)變更困難，業(yè)務(wù)軟件和硬件之間耦合度較高，想要進(jìn)行遷移迭代，就可能牽一發(fā)而動(dòng)全身，涉及到復(fù)雜的配置更改、兼容性測(cè)試等工作?？蓴U(kuò)展性也較低，例如存儲(chǔ)容量即便可以通過(guò)追加磁盤(pán)等方式擴(kuò)容，但存儲(chǔ)性能往往會(huì)受控制器、緩存、磁盤(pán)等因素限制，在容量增加后容易成為性能瓶頸，難以滿足業(yè)務(wù)量突增時(shí)對(duì)資源的彈性需求。最后，運(yùn)維工作復(fù)雜，IP 網(wǎng)絡(luò)、安全設(shè)備、服務(wù)器、FC 網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)等運(yùn)維平面交織在一起，極其復(fù)雜，出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)定位困難，影響整體的服務(wù)體驗(yàn)，導(dǎo)致企業(yè)在發(fā)展過(guò)程中常因 IT 架構(gòu)的這些局限而受到制約，難以快速適應(yīng)市場(chǎng)變化去推出新業(yè)務(wù)、拓展新功能。

自適應(yīng)智能架構(gòu)的崛起

概念與核心特點(diǎn)

自適應(yīng)智能架構(gòu)是一種能夠依據(jù)環(huán)境、任務(wù)等變化動(dòng)態(tài)調(diào)整自身結(jié)構(gòu)和參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系。在如今這個(gè)數(shù)字化快速發(fā)展、應(yīng)用場(chǎng)景日益多樣化且復(fù)雜的時(shí)代，它展現(xiàn)出了獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，具備諸多核心特點(diǎn)。

首先是靈活性，面對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景，比如在圖像識(shí)別領(lǐng)域需要處理不同分辨率、不同拍攝角度的圖像，或是在自然語(yǔ)言處理中應(yīng)對(duì)各式各樣的語(yǔ)言風(fēng)格和語(yǔ)義表達(dá)，自適應(yīng)智能架構(gòu)都能夠相應(yīng)地改變自身結(jié)構(gòu)和參數(shù)，以適配這些多樣化的需求，就如同一個(gè)能隨時(shí)變換形態(tài)的智能體，靈活應(yīng)對(duì)各種情況。

其次是學(xué)習(xí)能力，它可以從大量的數(shù)據(jù)中不斷汲取經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，就像人類通過(guò)不斷學(xué)習(xí)來(lái)提升認(rèn)知一樣。例如在醫(yī)療影像診斷方面，它能通過(guò)學(xué)習(xí)海量的病例影像數(shù)據(jù)，不斷優(yōu)化對(duì)病癥特征的識(shí)別能力，進(jìn)而更準(zhǔn)確地輔助醫(yī)生進(jìn)行病情判斷。

再者是自主性，在運(yùn)行過(guò)程中，它能夠在最小的人為干預(yù)下，依據(jù)實(shí)時(shí)收集到的信息自主做出調(diào)整決策。例如在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中，車輛依靠自適應(yīng)智能架構(gòu)，可以根據(jù)路況、天氣以及周邊交通狀況等實(shí)時(shí)變化，自動(dòng)調(diào)整車速、轉(zhuǎn)向等駕駛策略，保障行駛的安全與高效。

正是憑借這些特點(diǎn)，自適應(yīng)智能架構(gòu)能夠很好地適應(yīng)不同場(chǎng)景需求，為各行業(yè)的智能化發(fā)展提供有力支撐。

關(guān)鍵實(shí)現(xiàn)技術(shù) 神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

神經(jīng)架構(gòu)搜索旨在通過(guò)搜索算法自動(dòng)發(fā)現(xiàn)最優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，改變了以往依賴手工設(shè)計(jì)架構(gòu)的傳統(tǒng)方式。它的實(shí)現(xiàn)主要借助強(qiáng)化學(xué)習(xí)、進(jìn)化算法或梯度優(yōu)化等方法，在給定的搜索空間內(nèi)去尋找那個(gè)最契合任務(wù)需求的架構(gòu)。

例如在圖像分類任務(wù)中，研究人員利用 NAS，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，讓智能體在預(yù)設(shè)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)空間里不斷嘗試不同的層數(shù)、卷積核大小、通道數(shù)等參數(shù)組合，然后根據(jù)在驗(yàn)證集上的分類準(zhǔn)確率等性能指標(biāo)反饋，逐步調(diào)整搜索方向，最終找到一個(gè)能在準(zhǔn)確率和計(jì)算效率之間達(dá)到良好平衡的模型架構(gòu)。而且，在多目標(biāo)優(yōu)化方面，NAS 還能考慮模型性能、計(jì)算量、內(nèi)存占用等多種優(yōu)化目標(biāo)，運(yùn)用多目標(biāo)進(jìn)化算法或基于 Pareto 前沿的優(yōu)化策略，生成在多維度上均衡的模型架構(gòu)，特別適用于移動(dòng)端應(yīng)用、嵌入式系統(tǒng)等需要在性能和資源消耗之間找到最佳平衡點(diǎn)的場(chǎng)景。

彈性網(wǎng)絡(luò)

彈性網(wǎng)絡(luò)包含動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)裁剪和多路徑網(wǎng)絡(luò)等方式來(lái)實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)功能。

動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)裁剪是根據(jù)任務(wù)的復(fù)雜度或設(shè)備資源情況，動(dòng)態(tài)地對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度、寬度或分辨率進(jìn)行裁剪。具體操作是在訓(xùn)練過(guò)程中構(gòu)建一個(gè)超網(wǎng)絡(luò)，這個(gè)超網(wǎng)絡(luò)涵蓋了多種可能的子網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在推理時(shí)，就可以根據(jù)實(shí)際的需要，比如設(shè)備當(dāng)前的運(yùn)算能力、任務(wù)所要求的精度等因素，選擇適當(dāng)?shù)淖泳W(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推理。像 Slimmable Networks、Once-for-All (OFA) 等就是典型的實(shí)現(xiàn)方法，常用于實(shí)時(shí)圖像處理、移動(dòng)設(shè)備上的模型部署等場(chǎng)景，能保障在不同資源條件下模型都能保持良好的性能。

多路徑網(wǎng)絡(luò)則是構(gòu)建包含多條計(jì)算路徑的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在推理時(shí)，依據(jù)任務(wù)需求或輸入特征來(lái)選擇最優(yōu)路徑。例如通過(guò)基于注意力機(jī)制的路徑選擇策略，當(dāng)輸入數(shù)據(jù)具有不同的特征分布時(shí)，網(wǎng)絡(luò)可以動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)算流程，選擇最適合處理該特征的路徑，適用于任務(wù)類型多樣或數(shù)據(jù)變化大的場(chǎng)景，比如多模態(tài)處理、動(dòng)態(tài)場(chǎng)景理解等領(lǐng)域。

元學(xué)習(xí)與自適應(yīng)優(yōu)化

元學(xué)習(xí)通過(guò)學(xué)習(xí)如何學(xué)習(xí)，讓模型具備快速適應(yīng)新任務(wù)或新環(huán)境的能力。像 Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) 等技術(shù)，是通過(guò)優(yōu)化模型初始參數(shù)，使得模型能夠在僅有少量新數(shù)據(jù)的情況下，快速收斂到最佳狀態(tài)，在小樣本學(xué)習(xí)、在線學(xué)習(xí)等需要快速適應(yīng)的場(chǎng)景中發(fā)揮著重要作用。

自適應(yīng)優(yōu)化算法則是根據(jù)當(dāng)前任務(wù)或數(shù)據(jù)特征，自適應(yīng)地調(diào)整優(yōu)化算法的超參數(shù)，比如學(xué)習(xí)率、動(dòng)量等。例如在訓(xùn)練過(guò)程中，當(dāng)遇到不平衡數(shù)據(jù)或噪聲數(shù)據(jù)時(shí)，使用自適應(yīng)學(xué)習(xí)率調(diào)整策略（如 Adam、RMSProp），或者基于任務(wù)特征調(diào)整優(yōu)化路徑，能夠提高模型的收斂速度和性能穩(wěn)定性，保障模型在復(fù)雜多變的數(shù)據(jù)環(huán)境下依然能高效學(xué)習(xí)和準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。

自適應(yīng)智能架構(gòu)的應(yīng)用場(chǎng)景

自動(dòng)駕駛領(lǐng)域

在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，自適應(yīng)智能架構(gòu)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。汽車行駛過(guò)程中會(huì)面臨各種各樣復(fù)雜多變的路況，比如城市道路中的擁堵路段，車輛、行人穿梭頻繁；山區(qū)道路可能有急彎、陡坡以及路況不佳的情況；還有高速公路上的快速車流等。同時(shí)，天氣條件也變化多端，晴天、雨天、霧天、下雪天等都會(huì)給駕駛帶來(lái)不同程度的影響。

而自適應(yīng)智能架構(gòu)能夠依據(jù)這些不同的路況和天氣條件，自動(dòng)且實(shí)時(shí)地調(diào)整感知與決策模塊的復(fù)雜度。例如，在路況簡(jiǎn)單、天氣晴朗的高速公路上行駛時(shí)，它可以適當(dāng)簡(jiǎn)化感知模塊的工作，聚焦于對(duì)遠(yuǎn)距離車輛、車道線等關(guān)鍵要素的監(jiān)測(cè)，決策模塊也能基于相對(duì)簡(jiǎn)潔的信息快速做出保持車速、微調(diào)方向等決策，保障行駛的高效性。

當(dāng)遇到路況復(fù)雜的城市擁堵路段或者惡劣天氣時(shí)，比如暴雨天氣導(dǎo)致視線受阻，自適應(yīng)智能架構(gòu)會(huì)增強(qiáng)感知模塊的敏感度，調(diào)用更多的傳感器資源，像激光雷達(dá)、攝像頭等協(xié)同工作，更精細(xì)地捕捉周邊車輛、行人以及道路積水等信息，同時(shí)決策模塊也會(huì)變得更加復(fù)雜，綜合更多因素來(lái)謹(jǐn)慎地決定車速、轉(zhuǎn)向角度等，以此保障行駛的實(shí)時(shí)性和安全性，讓自動(dòng)駕駛汽車可以更好地應(yīng)對(duì)各種實(shí)際場(chǎng)景，真正成為可靠的出行工具。

移動(dòng)設(shè)備方面

如今，手機(jī)以及各類嵌入式設(shè)備在人們的生活中使用極為廣泛，但這些設(shè)備往往面臨著電池電量有限以及計(jì)算資源相對(duì)不足的情況，而復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型又對(duì)資源有著較高要求。

自適應(yīng)智能架構(gòu)在這方面展現(xiàn)出了獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，通過(guò)動(dòng)態(tài)裁剪和優(yōu)化技術(shù)來(lái)解決這一矛盾。例如，在手機(jī)端運(yùn)行圖像識(shí)別相關(guān)的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用時(shí)，當(dāng)檢測(cè)到手機(jī)當(dāng)前電量較低或者處于多任務(wù)運(yùn)行導(dǎo)致計(jì)算資源緊張的狀態(tài)，自適應(yīng)智能架構(gòu)可以根據(jù)實(shí)際情況對(duì)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)裁剪。

它會(huì)削減模型中一些對(duì)當(dāng)前任務(wù)精度影響較小的網(wǎng)絡(luò)層或者降低部分參數(shù)的精度，使得模型的復(fù)雜度降低，從而減少對(duì)電池電量的消耗以及對(duì)計(jì)算資源的占用，讓模型依然能夠在手機(jī)等設(shè)備上高效運(yùn)行，保障諸如圖像識(shí)別、語(yǔ)音助手等功能的流暢使用，為用戶提供良好的使用體驗(yàn)，同時(shí)也充分發(fā)揮了移動(dòng)設(shè)備在智能應(yīng)用方面的潛力。

機(jī)器人導(dǎo)航中

機(jī)器人需要在不同的環(huán)境中完成導(dǎo)航任務(wù)，像室內(nèi)環(huán)境有著相對(duì)固定的布局，但存在家具、人員等多種障礙物；戶外環(huán)境則更加開(kāi)闊復(fù)雜，地形、光照等因素多變；工業(yè)環(huán)境里又有各類大型設(shè)備、復(fù)雜的生產(chǎn)線等情況。

自適應(yīng)智能架構(gòu)能夠幫助機(jī)器人很好地應(yīng)對(duì)這些差異。在室內(nèi)環(huán)境中，機(jī)器人可以利用自適應(yīng)智能架構(gòu)根據(jù)已探測(cè)到的房間布局、障礙物分布等信息，自動(dòng)調(diào)整感知策略，比如重點(diǎn)關(guān)注近距離的人員移動(dòng)以及家具之間的通行空間，同時(shí)控制策略也會(huì)側(cè)重于精準(zhǔn)的轉(zhuǎn)向和短距離的移動(dòng)規(guī)劃，以此提高在室內(nèi)狹窄空間里的導(dǎo)航精度和響應(yīng)速度。

當(dāng)機(jī)器人來(lái)到戶外環(huán)境時(shí)，架構(gòu)會(huì)根據(jù)更大范圍的地形地貌、光照強(qiáng)度變化等，重新調(diào)整感知范圍和重點(diǎn)，例如加強(qiáng)對(duì)遠(yuǎn)處標(biāo)志性物體的識(shí)別以輔助定位，控制策略也會(huì)適配戶外的開(kāi)闊空間，規(guī)劃更長(zhǎng)距離的移動(dòng)路徑。在工業(yè)環(huán)境下，又能針對(duì)大型設(shè)備的位置、運(yùn)行狀態(tài)等，優(yōu)化感知和控制策略，避免碰撞等情況發(fā)生，從而使機(jī)器人可以靈活且精準(zhǔn)地在不同環(huán)境中完成導(dǎo)航任務(wù)，更好地服務(wù)于諸如物流搬運(yùn)、巡檢等工作場(chǎng)景。

個(gè)性化推薦里

在如今信息爆炸的時(shí)代，個(gè)性化推薦在電商、內(nèi)容平臺(tái)等眾多領(lǐng)域都起著關(guān)鍵作用。以電商平臺(tái)為例，不同用戶有著不同的購(gòu)物偏好，有的用戶熱衷于時(shí)尚服飾，有的更關(guān)注電子產(chǎn)品，還有的偏愛(ài)家居用品等，而且用戶的興趣也不是一成不變的，會(huì)隨著時(shí)間、流行趨勢(shì)等因素而改變。

自適應(yīng)智能架構(gòu)能夠依據(jù)用戶實(shí)時(shí)的行為數(shù)據(jù)，如瀏覽記錄、購(gòu)買歷史、搜索關(guān)鍵詞、在頁(yè)面的停留時(shí)間等，動(dòng)態(tài)調(diào)整推薦模型的參數(shù)和結(jié)構(gòu)。比如，一位用戶之前主要購(gòu)買運(yùn)動(dòng)裝備，當(dāng)他開(kāi)始頻繁瀏覽戶外露營(yíng)相關(guān)的商品并長(zhǎng)時(shí)間查看一些帳篷、睡袋等產(chǎn)品詳情時(shí)，自適應(yīng)智能架構(gòu)會(huì)捕捉到這些行為變化，及時(shí)調(diào)整推薦模型的參數(shù)，提高戶外露營(yíng)品類商品在推薦列表中的權(quán)重，讓推薦結(jié)果更加契合用戶當(dāng)下的興趣，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的個(gè)性化推薦，使用戶能夠更高效地發(fā)現(xiàn)自己心儀的商品，同時(shí)也助力平臺(tái)提升銷售轉(zhuǎn)化率和用戶的活躍度、忠誠(chéng)度等。

面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)策略

現(xiàn)存挑戰(zhàn)

在 IT 架構(gòu)從傳統(tǒng)邁向自適應(yīng)智能架構(gòu)的進(jìn)程中，面臨著諸多實(shí)際應(yīng)用方面的挑戰(zhàn)。

首先是神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）的效率與成本問(wèn)題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索旨在通過(guò)搜索算法自動(dòng)尋找最優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，雖然改變了以往依賴手工設(shè)計(jì)架構(gòu)的傳統(tǒng)方式，但其計(jì)算復(fù)雜度非常高，需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間。例如，早期的神經(jīng)架構(gòu)算法是計(jì)算密集型的，往往需要耗費(fèi)好幾天的 GPU 時(shí)間，訓(xùn)練候選網(wǎng)絡(luò)這一搜索過(guò)程中代價(jià)最高的步驟，使得整體的搜索效率較低，成本居高不下。即便后續(xù)有了如參數(shù)共享等策略來(lái)加速架構(gòu)搜索過(guò)程，但也被發(fā)現(xiàn)存在導(dǎo)致候選架構(gòu)排序不準(zhǔn)確等新問(wèn)題，影響最終選出的神經(jīng)架構(gòu)性能。

其次，架構(gòu)的泛化能力有待提升。泛化能力是指人工智能系統(tǒng)在面對(duì)新的、未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)時(shí)，能夠準(zhǔn)確識(shí)別和處理的能力。當(dāng)前，AI 技術(shù)在特定領(lǐng)域雖然已經(jīng)展現(xiàn)出了令人矚目的成果，像在醫(yī)療影像分析領(lǐng)域，AI 算法能夠以極高的準(zhǔn)確率輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷，在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，智能助手和機(jī)器翻譯等應(yīng)用也深入人們生活。然而，在跨領(lǐng)域應(yīng)用時(shí)卻面臨挑戰(zhàn)，比如一個(gè)在游戲領(lǐng)域訓(xùn)練有素的 AI 模型，當(dāng)應(yīng)用于金融市場(chǎng)分析等完全不同的領(lǐng)域時(shí)，往往難以適應(yīng)新環(huán)境和規(guī)則。在自動(dòng)駕駛技術(shù)中，盡管 AI 能夠處理大多數(shù)常規(guī)駕駛場(chǎng)景，但遇到暴雨、雪天等極端天氣或復(fù)雜交通情況時(shí)，其表現(xiàn)也不盡如人意，這些都體現(xiàn)出架構(gòu)泛化能力不足對(duì)其廣泛應(yīng)用的限制。

再者，實(shí)時(shí)性調(diào)整要求高也是一大挑戰(zhàn)。在如今很多場(chǎng)景下，例如工業(yè)控制、交通控制等領(lǐng)域，系統(tǒng)需要能夠在短時(shí)間內(nèi)處理大量數(shù)據(jù)，并做出準(zhǔn)確的決策，實(shí)時(shí)性成為關(guān)鍵性能指標(biāo)。但要實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)智能架構(gòu)根據(jù)不同情況實(shí)時(shí)進(jìn)行有效的調(diào)整，需要從硬件、軟件以及系統(tǒng)架構(gòu)等多方面協(xié)同優(yōu)化，面臨著諸如實(shí)時(shí)性與性能、可靠性、安全性等方面平衡的難題，難度頗大。

應(yīng)對(duì)之法

為了應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)，推動(dòng)自適應(yīng)智能架構(gòu)更好地發(fā)展，行業(yè)內(nèi)正在積極探索多種有效的策略。

在提高神經(jīng)架構(gòu)搜索效率方面，研究人員提出了多種高效采樣算法和搜索算法。比如基于概率的采樣算法，它是利用概率分布來(lái)生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的方法，通常使用貝葉斯優(yōu)化或遺傳算法來(lái)確定概率分布，在生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時(shí)，依據(jù)概率分布來(lái)選擇每個(gè)結(jié)構(gòu)的組成部分，能有效地減少搜索空間，提高搜索效率；還有基于搜索的采樣算法，利用啟發(fā)式搜索或深度優(yōu)先搜索來(lái)生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可根據(jù)當(dāng)前的搜索狀態(tài)生成下一個(gè)結(jié)構(gòu)，有效探索搜索空間。在搜索算法上，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的搜索算法利用策略梯度或演員 - 評(píng)論家算法來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)生成器，基于進(jìn)化算法的搜索算法則使用遺傳算法或差分進(jìn)化算法來(lái)生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它們都能在訓(xùn)練過(guò)程中根據(jù)相應(yīng)的反饋和評(píng)估來(lái)逐步調(diào)整搜索方向，提高搜索效率，減少計(jì)算資源的消耗。

針對(duì)架構(gòu)泛化能力的提升，主要從數(shù)據(jù)和模型兩方面入手。數(shù)據(jù)層面，強(qiáng)調(diào)從多樣化的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，收集包括不同來(lái)源、不同類型和不同分布的數(shù)據(jù)，讓模型見(jiàn)識(shí)更多的情況，例如醫(yī)療領(lǐng)域結(jié)合不同地區(qū)、不同病癥表現(xiàn)等多維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。模型層面，通過(guò)諸如正則化技術(shù)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方法提高模型對(duì)噪聲和異常值的魯棒性，還可以引入注意力機(jī)制等創(chuàng)新算法，使模型能夠更好地聚焦于輸入數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵部分，增強(qiáng)在不同任務(wù)和場(chǎng)景下的泛化能力；同時(shí)，遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)的運(yùn)用也有助于將從一個(gè)任務(wù)中學(xué)到的知識(shí)應(yīng)用到另一個(gè)任務(wù)中，讓模型更快地適應(yīng)新任務(wù)，減少對(duì)大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴。

為了滿足實(shí)時(shí)性調(diào)整要求，一方面在硬件上通過(guò)提高處理器的主頻、增加緩存容量、使用專用的實(shí)時(shí)處理器等方法來(lái)提升硬件設(shè)備性能；軟件方面，運(yùn)用優(yōu)化算法、減少系統(tǒng)開(kāi)銷、提高程序的執(zhí)行效率等手段，例如選擇合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、避免重復(fù)計(jì)算等常見(jiàn)的軟件優(yōu)化策略。在系統(tǒng)架構(gòu)層面，采用分布式系統(tǒng)、實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)等方式，并且利用并行計(jì)算、流處理等技術(shù)，讓數(shù)據(jù)處理和決策調(diào)整能夠更快速地完成，保障自適應(yīng)智能架構(gòu)在面對(duì)不同情況時(shí)可以實(shí)時(shí)做出適配性的改變，以應(yīng)對(duì)多樣化場(chǎng)景下的實(shí)時(shí)性需求。