本文介绍了一种Cubically regularized Newton方法的一阶和零阶实现，用于解决非凸优化问题。该方法使用自适应搜索过程，适应正则化常数和有限差分逼近的参数。作者证明了新方法的全局复杂度界，并提高了先前已知界，用于一阶和零阶非凸优化。