自动化模型架构设计器

基于元学习和神经架构搜索（NAS）技术，自动生成适配特定任务的模型结构。支持 CNN、Transformer、GNN 等主流架构的混合组合，例如为图像分类任务生成 ResNet + 注意力机制的复合模型。内置模型复杂度评估模块，通过 FLOPs 计算和显存占用预测，推荐最优架构方案。开发者可通过可视化界面调整超参数（如卷积核数量、头数），并实时对比不同架构的训练曲线。