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MLEvolve

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6月5日
12:09
12:09官方账号arXiv cs.AI@Shangheng Du, Xiangchao Yan, Jinxin Shi, Zongsheng Cao, Shiyang Feng, Zichen Liang, Boyuan Sun, Tianshuo Peng, Yifan Zhou, Xin Li, Jie Zhou, Liang He, Bo Zhang, Lei Bai
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MLEvolve 是一个基于大语言模型的自进化多智能体框架,用于端到端的机器学习算法自动发现。它通过 Progressive MCGS 扩展树搜索,利用图参考边实现跨分支信息流动,并采用熵驱动的渐进调度从广泛探索转向聚焦利用。引入的 Retrospective Memory 结合冷启动领域知识库和动态全局记忆,支持任务特定经验的检索与复用。在 MLE-Bench 评估中,MLEvolve 在 12 小时预算(标准运行时的一半)下,平均奖牌率和有效提交率等多个维度达到最先进水平,并在数学算法优化任务上超越 AlphaEvolve 等专门方法。
论文MLEvolve自进化框架多智能体算法发现机器学习工程

推荐理由:MLEvolve 解决了现有 MLE 智能体在长周期任务中信息隔离、无记忆搜索和缺乏分层控制的问题,做自动化机器学习算法发现的团队可以直接用它来加速实验迭代,值得关注。
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