ML-Master

ML-Master – 上海交大推出的AI專家Agent

ML-Master是上海交通大學人工智能學院Agents團隊匠心打造的AI專家智能體，它將“探索-推理深度融合”的創新理念融入機器學習工程。在OpenAI權威基準測試MLE-bench中，ML-Master以29.3%的平均獎牌率傲視群雄，超越了眾多競爭對手。它不僅性能卓越，更具備強大的自我演進能力和廣泛的應用前景。

ML-Master：機器學習領域的AI大師

ML-Master，一款由上海交通大學人工智能學院Agents團隊傾力研發的AI專家智能體，堪稱機器學習領域的“大師級”存在。它巧妙地融合了探索與推理，模擬人類專家的認知模式，從而在復雜的機器學習任務中展現出卓越的性能。

核心功能

探索與推理的完美結合：ML-Master的核心在于其“探索-推理深度融合”的獨特范式。它將廣泛的探索與深入的推理融為一體，顯著提升了AI在機器學習工程中的表現。
卓越的性能表現：
- 在OpenAI的MLE-bench基準測試中，ML-Master以29.3%的平均獎牌率傲視群雄，領先于微軟的RD-Agent和OpenAI的AIDE等競爭者。
- 93.3%的任務都能提交有效解決方案，更有44.9%的任務超越了半數人類參賽者，充分展現了其強大的泛化能力和穩定性。
- 計算效率極高，僅用12小時就完成了測試，計算成本僅為基線方法的一半。
強大的自我演進能力：ML-Master在多輪任務執行過程中，能夠持續優化解決方案，最終性能相比初始版本提升超過120%。

技術亮點

平衡多軌跡探索
- MCTS啟發式樹搜索：將AI研發過程建模為決策樹，每個節點代表一個AI方案的狀態。
- 并行探索策略：同時探索多個解決方案分支，突破傳統串行探索的限制，大幅提升探索效率。
- 動態優先級調整：根據每個分支的潛在價值動態分配計算資源，避免無效探索。
可控推理
- 自適應記憶機制：精準提取關鍵信息，避免信息過載，智能篩選歷史探索中的有效信息，確保推理過程基于更相關的知識。
- 情境化決策：結合具體執行反饋和成功案例進行有根據的分析，避免“拍腦袋”決策。
- 閉環學習系統：探索結果實時反哺推理過程，形成“探索→推理→優化→再探索”的良性循環。
自適應記憶機制
- 智能記憶構建：探索模塊自動收集執行結果、代碼片段和性能指標，同時選擇性整合來自父節點和并行兄弟節點的關鍵信息。
- 嵌入推理決策：記憶信息直接嵌入到推理模型的決策部分，確保每次推理都基于具體的歷史執行反饋和多樣化探索的經驗。
- 協同進化機制：推理結果指導后續探索方向，探索經驗持續豐富推理過程，實現探索與推理的深度融合。

項目信息

項目官網：https://sjtu-sai-agents.github.io/ML-Master/
Github倉庫：https://github.com/sjtu-sai-agents/ML-Master
arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2506.16499

應用場景

機器學習任務自動化：ML-Master能夠自動化完成從模型訓練、數據準備到實驗運行的完整機器學習流程，顯著提升了AI開發效率。
AI開發效率提升：ML-Master適用于需要快速迭代和優化的AI項目，能夠有效縮短開發周期。
AI自我演進與優化：ML-Master具備強大的自我演進能力，適用于需要長期優化和自我改進的AI系統。
多領域任務覆蓋：ML-Master可以擴展到其他需要AI自主優化的領域，如材料科學、醫療診斷、金融交易等。
情感分析與文本處理：ML-Master的技術原理也可以應用于自然語言處理領域，例如情感分析和觀點挖掘。

常見問題

ML-Master的核心優勢是什么？ ML-Master的核心優勢在于其“探索-推理深度融合”的創新范式，以及卓越的性能表現和強大的自我演進能力。
ML-Master的應用場景有哪些？ ML-Master可應用于機器學習任務自動化、AI開發效率提升、AI自我演進與優化、多領域任務覆蓋以及情感分析與文本處理等多個領域。
如何獲取關于ML-Master的更多信息？ 您可以通過項目官網、Github倉庫和arXiv技術論文獲取更多詳細信息。

閱讀原文