本研究提出了LPZero框架，解决了现有零成本代理在神经架构搜索中的局限性。LPZero能够自动设计适用于各种任务的零成本代理，其性能超越传统设计，展现出更高的排名一致性和卓越的下游任务表现，具有广泛的应用潜力。

本文探讨了神经网络模型设计中的计算问题，提出了零成本代理以提高搜索效率和降低计算成本。研究表明，该方法在多个基准测试中表现优越，能够有效预测模型的鲁棒性，并加速神经架构搜索。