机器学习研究智能体为什么不会过拟合？压缩理论给出解释

Why don't machine learning research agents overfit?

亚马逊科学博客发了一篇理论文章，解释为什么用智能体（agent）自动调参或搜架构时很少过拟合。核心观点是：这些智能体在搜索过程中其实是在压缩训练数据——压缩得越好，泛化能力越强。文章把“压缩即智能”这个老假设套到了搜索过程本身。不过全文是纯理论推导，没有给实验数字或对比基线，所以这个解释到底多有效，正文没披露验证结果。