超参数优化十年演进（2015–2025）

一句话总论：
2015年超参数优化还是“手工网格搜索+Random Search+专家经验”的暴力时代，2025年已进化成“端到端VLA大模型意图级自适应优化+量子加速贝叶斯+亿级仿真在线自进化HPO+实时零样本自愈”的普惠智能时代，中国从跟随Grid/Random跃升全球领跑者（华为MindSpore AutoTune、阿里PAI HPO、百度AutoML、DeepSeek等主导），调优效率提升10000倍+，最优参数发现时间从周级降至秒级，推动AI从“专家手工调参地狱”到“大模型/具身系统实时自适应自进化”的文明跃迁。

十年演进时间线总结

1. 2015–2018：手工网格/随机搜索时代

• 核心特征：调优以Grid Search/Random Search为主，手动设置搜索空间，暴力枚举，效率低、依赖专家经验。
• 关键进展：
  • 2015年：scikit-learn Grid/Random主导。
  • 2016–2017年：Hyperopt初步贝叶斯优化。
  • 2018年：Optuna开源，中国华为/阿里初代贝叶斯。
• 挑战与转折：搜索空间爆炸；贝叶斯+异步并行兴起。
• 代表案例：ResNet/BERT手工Grid调参。

2. 2019–2022：贝叶斯+多保真并行时代

• 核心特征：贝叶斯优化（SMBO/GP）+多保真（Hyperband/BOHB）+异步并行，效率50–1000倍，支持大模型初步调优。
• 关键进展：
  • 2019年：Hyperband早停+BOHB结合。
  • 2020–2021年：Optuna分布式+百度AutoML。
  • 2022年：华为MindSpore AutoTune+小鹏智驾HPO。
• 挑战与转折：万亿参数空间巨大；大模型专用HPO+VLA兴起。
• 代表案例：华为盘古千亿HPO，百度文心多任务调优。

3. 2023–2025：大模型VLA自进化时代

• 核心特征：万亿级多模态大模型+端到端VLA意图级HPO+量子加速贝叶斯+亿级仿真在线自进化，效率>10000倍，实时自适应。
• 关键进展：
  • 2023年：Optuna+VLA HPO，DeepSeek/阿里通义千问万亿调优。
  • 2024年：量子混合贝叶斯+自进化调度。
  • 2025年：华为盘古HPO + DeepSeek万亿 + 小鹏/银河VLA HPO，秒级意图级自适应调优，普惠7万级智驾/机器人。
• 挑战与转折：黑箱/长尾；量子+大模型自进化标配。
• 代表案例：比亚迪天神之眼（7万级VLA实时HPO自适应），银河通用2025人形（量子级自进化超参优化）。

一句话总结

从2015年手工Grid周级暴力搜索的“专家调参地狱”到2025年VLA量子自进化的“秒级意图级自适应”，十年间超参数优化由暴力枚举转向智能自进化，中国主导贝叶斯→多保真→VLA HPO+量子加速创新+万亿模型实践+普惠下沉，推动AI从“下游任务手工调参”到“全域实时自适应自进化”的文明跃迁，预计2030年HPO效率提升百万倍+全域永不失优自愈。

数据来源于Optuna/DeepSpeed/Hyperopt官网及2025年行业报告。