高质量模型的设计和更新迭代是当前 AI 生产开发的痛点和难点，在这种背景下，自动化机器学习（AutoML）应运而生。

谷歌 2017 年正式提出神经网络架构搜索（Neural Architecture Search，NAS）[1] 用于自动化生成模型架构，这项技术即被业界寄予厚望，成为 AutoML 的核心组成部分。凭借日益增强的算力和持续迭代的 NAS 算法，视觉模型在架构层面诞生了像 EfficientNet、MobileNetV3 等影响力深远的系列模型，NAS 也应用到了视觉、NLP、语音等领域的很多方向 [2,3]。NAS 作为生成 AI 模型的 AI，其重要意义不言而喻。美团在 NAS 方向也开展了深入性的研究，对该领域保持着积极的探索。

本文介绍美团和上海交通大学合作的文章 DARTS-[4]，该文即将发表在 ICLR 2021 顶会上。ICLR （International Conference on Learning Representations）全称是国际学习表征会议，2013 年由两位深度学习大牛、图灵奖得主 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 牵头创办。ICLR 成立至今仅七年，但它已得到学术界的广泛认可，被认为是“深度学习领域的顶级会议”。

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