本研究探讨了传统机器学习中特征转换的三个挑战，提出了FastFT框架，通过性能预测和新颖性评估提高探索效率，实验结果验证了其在复杂任务中的优势。

本研究提出了一种基于SAPPhIRE因果模型的新颖性评估框架，通过比较当前问题与历史问题的文本相似度，实现自动化评估，显著提升评估效率。