ML-Master - KI-Experten-Agent von SJTU eingeführt

ML-Master是什么

ML-Master是上海交通大学人工智能学院Agents团队推出AI专家智能体。在OpenAI的权威基准测试MLE-bench中表现出色，以29.3%的平均奖牌率位居榜首，超越了微软的RD-Agent和OpenAI的AIDE等竞争对手。ML-Master通过“探索-推理深度融合”的创新范式，模拟人类专家的认知策略，整合广泛探索与深度推理，显著提升了AI在机器学习工程中的表现。采用平衡多轨迹探索和可控推理两大模块，通过自适应记忆机制实现两者的高效协同。

ML-Master的主要功能

• 探索与推理深度融合：ML-Master通过创新的“探索-推理深度融合”范式，模拟人类专家的认知策略，整合广泛探索与深度推理，显著提升AI性能。
• 强大的自我演进能力：ML-Master在多轮任务执行过程中持续提升解决方案质量，最终性能相比初始版本提升超过120%。

ML-Master的项目地址

• Projekt-Website：https://sjtu-sai-agents.github.io/ML-Master/
• Github-Repositorien：https://github.com/sjtu-sai-agents/ML-Master
• arXiv Technisches Papier：https://arxiv.org/pdf/2506.16499

ML-Master的技术原理

• 平衡多轨迹探索（Balanced Multi-trajectory Exploration）
  • MCTS启发的树搜索：将AI研发过程建模为决策树，每个节点代表一个AI方案的状态。
  • 并行探索策略：同时探索多个解决方案分支，突破传统串行探索的限制，大幅提升探索效率。
  • 动态优先级调整：根据每个分支的潜在价值动态分配计算资源，避免无效探索。
• 可控推理（Steerable Reasoning）
  • 自适应记忆机制：精准提取关键信息，避免信息过载，智能筛选历史探索中的有效信息，确保推理过程基于更相关的知识。
  • 情境化决策：结合具体执行反馈和成功案例进行有根据的分析，避免“拍脑袋”决策。
  • 闭环学习系统：探索结果实时反哺推理过程，形成“探索→推理→优化→再探索”的良性循环。
• 自适应记忆机制（Adaptive Memory）
  • 智能记忆构建：探索模块自动收集执行结果、代码片段和性能指标，同时选择性整合来自父节点和并行兄弟节点的关键信息。
  • 嵌入推理决策：记忆信息直接嵌入到推理模型的决策部分，确保每次推理都基于具体的历史执行反馈和多样化探索的经验。
  • 协同进化机制：推理结果指导后续探索方向，探索经验持续丰富推理过程，实现探索与推理的深度融合。

ML-Master的核心优势

• überragende Leistung：在OpenAI的MLE-bench基准测试中，ML-Master以29.3%的平均奖牌率位居榜首，大幅领先微软和OpenAI的系统。
• Effizientes Rechnen：仅需12小时完成测试，计算成本仅为基线方法的一半。
• Verallgemeinerungsfähigkeit：在不同难度级别的任务中均展现出压倒性优势，尤其在中等难度任务上奖牌率提升2.2倍。

ML-Master的适用人群

• AI研究人员和开发者：ML-Master可以帮助他们快速探索多种解决方案，减少手动调试和优化的时间，专注于模型创新和算法改进。
• Datenwissenschaftler：ML-Master可以自动完成数据预处理、特征工程、模型选择和调参等任务，帮助数据科学家节省时间和精力，专注于数据洞察和业务价值挖掘。
• 机器学习工程师：ML-Master的高效计算能力和自我演进机制可以帮助工程师快速迭代模型，优化模型在实际部署中的表现，同时降低计算成本。
• 高校和科研机构：ML-Master的创新技术框架和强大的自我演进能力使其成为研究AI自主开发和优化的理想工具，可以用于学术研究和算法创新。