在過夜期間對 Dota 2 模型進行了 40 次自動化 ML 實驗 循環：AI 代理修改超參數 → 執行回測 → 如果更好則保留，否則恢復 → 重複 起始分數：0.628 找到的最佳分數：0.6427 (+2.3%) 主要發現： → 更稀疏的元學習器 (l1_ratio=0.20) 是最大的勝利 → 更大的隨機森林 (500 棵樹) 有幫助 → 更多正則化 > 更多複雜性 67.2% OOF 準確率，邊際 >2% 投注的 ROI 為 15.8% 不需要 GPU。 在我睡覺時在 Mac 上運行