This post discusses log anomaly detection; key use cases and the challenges faced in identifying anomalies within log data.

本研究解决了现有基于大型语言模型（LLM）的自主机器学习代理在代码生成时存在的低多样性和次优质量问题。我们提出了一种新的自省蒙特卡洛树搜索方法（I-MCTS），通过分析父节点和兄弟节点的解决方案来不断优化搜索树中的节点，从而提高决策过程的整体质量。实验证明，该方法在各种机器学习任务中相较于其他开源AutoML代理表现出6%的绝对性能提升。

Oracle HeatWave provides automated, integrated, and secure generative AI and machine learning in one fully managed cloud service for transactions and lakehouse-scale analytics. New features are...

零触式网络和服务管理（ZSM）框架是5G及其之后网络管理的新兴范式，研究发现将自动化机器学习（AutoML）应用于ZTNs中可以降低成本并提高性能。研究提供了一个集成AutoML和ZSM概念的高层5G系统架构，突显了ZTNs和AutoML在改进5G+网络管理方面的潜力。

大语言模型（LLMs）与知识表示学习（KRL）的整合提高了KRL的准确性、适应性和有效性，扩大了其应用和潜力。对增强模型的基本组件和过程的全面回顾缺失。通过分类和分析实验数据，评估每种方法的优缺点，并提出未来研究方向。

本文介绍了一种评估多目标超参数优化背景下超参数重要性的方法。该方法利用基于代理模型的超参数重要性度量，通过实证评估展示了其有效性和鲁棒性。这种方法不仅为超参数调整提供了指导，也有助于理解复杂优化情景中超参数的重要性。

上海交通大学密西根学院的研究人员发表了一篇题为「Interpreting Chemisorption Strength with AutoML-based Feature Deletion Experiments」的研究论文，提出了一种基于自动机器学习的特征删除实验方法，用于确定决定催化剂表面反应物的化学吸附能量的关键物理量。研究结果表明，吸附位点的局部几何信息对化学吸附能量的影响很大。这种基于AutoML的特征分析方法可以揭示复杂物理科学中统计特征重要性，对催化领域具有重要意义。人工智能技术在催化剂设计和优化方面的应用也有望提高效率和性能。

自动机器学习 (AutoML) 是一种自动化构建人工智能 / 机器学习流水线的解决方案。研究发现，AutoML 可以生成优于研究人员训练的模型，但当前可用的解决方案仍无法完全满足需求。这为软件工程研究界提供了利用 AutoML 的见解。

介绍了一种修改后的LAB算法，通过引入轮盘赌方法和缩减系数，引入了群体间竞争并逐步缩小样本空间。该算法通过解决CEC 2005和CEC 2017的基准测试问题来验证，并使用双边和成对符号秩Wilcoxon检验以及Friedman秩检验对解决方案进行验证。该算法表现出更强的稳健性和搜索空间探索能力。此外，还提出了一种基于聚类的搜索空间缩减方法，使该算法能够解决约束问题。最后，将使用修改后的LAB算法所获得的结果与其他最新的元启发式算法进行比较。

TABBIE是一种通过自我学习目标函数和预训练语言模型对表格进行建模的模型，可用于填充缺失的单元格等任务。该模型提供了所有表子结构的嵌入，并且计算时间较短。作者对模型的学习单元格、列和行的表示进行了质量分析，结果表明它可以理解复杂的表语义和数字趋势。

This blog discusses recommender system models and their usage in MySQL HeatWave AutoML

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