现有开源的黑盒优化系统往往存在使用场景有限、性能不稳定、有限的可扩展性等问题。针对这些问题，北京大学教授、智源研究员崔斌项目组开发了一个名为“OpenBox”的轻量级黑盒优化系统，针对通用的黑盒优化场景，内置丰富的优化算法，并提供高效的并行支持，帮助用户“open the box”，解决棘手的黑盒优化问题。在 25 个 LightGBM 调参任务上，OpenBox 在 7 个对比系统中取得了平均 1.25 名 (average rank) 的优异成绩。Openbox 系统获得国际会议 ACM CIKM 2021 QQ 浏览器人工智能大赛“自动超参数优化”赛题第一，获得 2021 年第四届中国软件开源创新大赛开源项目创新赛自由组特等奖。多个系统相关论文也在 CCF A 类会议 AAAI、KDD 等发表。项目 Github 开源地址：https://github.com/PKU-DAIR/open-box
Openbox以表格分类的机器学习任务为例，与现有开源系统的对比（图片来源：学者提供）
