本文介绍了一种名为MONAS的神经网络架构搜索框架，基于多目标奖励函数，旨在优化神经网络的预测准确率和功耗。研究表明，MONAS在计算机视觉应用中表现优异，提升了多任务学习的精度。文章还综述了现有的神经架构搜索方法，探讨了自动化设计的挑战及未来方向，强调了其在医学成像和自然语言处理等领域的应用潜力。