ML-Master - agente especialista em IA lançado pela SJTU

O que é o ML-Master

O ML-Master é uma inteligência especializada em IA introduzida pela equipe de agentes da Escola de Inteligência Artificial da Universidade de Shanghai Jiao Tong. O ML-Master tem um bom desempenho no teste de benchmark autorizado da OpenAI, o MLE-bench, encabeçando a lista com uma taxa média de medalhas de 29,3%, superando concorrentes como o RD-Agent da Microsoft e o AIDE da OpenAI, etc. O ML-Master aprimora significativamente o aprendizado de máquina de IA por meio do paradigma inovador de "integração profunda de exploração e inferência", que simula as estratégias cognitivas de especialistas humanos e integra exploração extensiva e inferência profunda. O ML-Master melhora significativamente o desempenho da IA na engenharia de aprendizado de máquina por meio de um paradigma inovador de "integração profunda de exploração e raciocínio" que imita as estratégias cognitivas de especialistas humanos e integra exploração extensiva e raciocínio profundo. O ML-Master adota uma exploração equilibrada de várias trajetórias e um módulo de raciocínio controlado e realiza a sinergia eficiente entre os dois por meio do mecanismo de memória adaptável.

Principais funções do ML-Master

• Integração profunda da exploração e do raciocínioML-Master: O ML-Master melhora significativamente o desempenho da IA ao integrar a exploração ampla e o raciocínio profundo por meio de um paradigma inovador de "fusão profunda de exploração e raciocínio" que imita as estratégias cognitivas de especialistas humanos.
• Forte capacidade de autoevoluçãoO ML-Master continua a melhorar a qualidade da solução durante várias rodadas de execução de tarefas, resultando em uma melhoria de desempenho final de mais de 1.201 TP3T em comparação com a versão inicial.

Endereço do projeto do ML-Master

• Site do projeto:: https://sjtu-sai-agents.github.io/ML-Master/
• Repositório do Github:: https://github.com/sjtu-sai-agents/ML-Master
• Artigo técnico do arXiv:: https://arxiv.org/pdf/2506.16499

Princípio técnico do ML-Master

• Exploração equilibrada de múltiplas trajetórias (BME)
  • Pesquisa em árvore inspirada no MCTSModelagem do processo de desenvolvimento de IA como uma árvore de decisão, em que cada nó representa o estado de uma solução de IA.
  • estratégia de descoberta paralelaExplore várias ramificações de solução ao mesmo tempo, rompendo as limitações da exploração em série tradicional e melhorando drasticamente a eficiência da exploração.
  • Priorização dinâmicaAlocação dinâmica de recursos de computação com base no valor potencial de cada ramo para evitar a exploração ineficaz.
• Steerable Reasoning (Raciocínio Dirigível)
  • mecanismo de memória adaptativaExtrair com precisão as principais informações para evitar a sobrecarga de informações e filtrar de forma inteligente as informações válidas da exploração histórica para garantir que o processo de raciocínio seja baseado em conhecimentos mais relevantes.
  • Tomada de decisão contextualizadaConduza análises informadas no contexto de feedback de implementação concreta e histórias de sucesso para evitar a tomada de decisões que "arranham a cabeça".
  • Sistema de aprendizado de circuito fechadoExploração: O resultado da exploração alimenta o processo de raciocínio em tempo real, formando um ciclo virtuoso de "exploração → raciocínio → otimização → reexploração".
• Mecanismo de memória adaptável (Adaptive Memory)
  • Construção inteligente da memóriaO módulo de exploração coleta automaticamente resultados de execução, trechos de código e métricas de desempenho, integrando seletivamente as principais informações dos nós pai e irmão paralelo.
  • Raciocínio incorporado Tomada de decisõesInformações de memória: as informações de memória são incorporadas diretamente à parte de tomada de decisão do modelo de inferência, garantindo que cada inferência se baseie no feedback de execução histórica específica e na experiência de diversas explorações.
  • Mecanismos co-evolutivosOs resultados do raciocínio orientam a direção da exploração subsequente, e a experiência de exploração continua a enriquecer o processo de raciocínio, realizando a integração profunda da exploração e do raciocínio.

Principais benefícios do ML-Master

• desempenho superiorNo benchmark MLE-bench da OpenAI, o ML-Master liderou os gráficos com uma taxa média de medalhas de 29,31 TP3T, significativamente à frente dos sistemas da Microsoft e da OpenAI.
• Computação eficienteTestes: os testes são concluídos em apenas 12 horas com a metade do custo computacional dos métodos de linha de base.
• capacidade de generalizaçãoA vantagem esmagadora é mostrada em tarefas de diferentes níveis de dificuldade, especialmente nas tarefas de dificuldade média, em que a taxa de medalhas é aumentada em 2,2 vezes.

Para quem é o ML-Master

• Pesquisadores e desenvolvedores de IAO ML-Master os ajuda a explorar rapidamente várias soluções, a reduzir o tempo gasto com depuração e otimização manuais e a se concentrar na inovação de modelos e no aprimoramento de algoritmos.
• cientista de dadosML-Master automatiza tarefas como pré-processamento de dados, engenharia de recursos, seleção de modelos e ajuste de parâmetros, ajudando os cientistas de dados a economizar tempo e esforço e a se concentrar em insights de dados e mineração de valor comercial.
• Engenheiro de aprendizado de máquinaO poder computacional eficiente e o mecanismo autoevolutivo do ML-Master ajudam os engenheiros a iterar rapidamente os modelos e a otimizar seu desempenho em implantações no mundo real, reduzindo os custos computacionais.
• Universidades e institutos de pesquisaML-Master: a estrutura tecnológica inovadora do ML-Master e seus poderosos recursos autoevolutivos fazem dele uma ferramenta ideal para estudar o desenvolvimento e a otimização de IA autônoma para uso em pesquisa acadêmica e inovação algorítmica.