ML-Master

ML-Master – 上海交大推出的AI專家Agent

ML-Master是上海交通大學(xué)人工智能學(xué)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(chuàng)新理念融入機器學(xué)習(xí)工程。在OpenAI權(quán)威基準(zhǔn)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(yīng)用前景。

ML-Master： 機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的AI大師

ML-Master，一款由上海交通大學(xué)人工智能學(xué)院Agents團隊傾力研發(fā)的AI專家智能體，堪稱機器學(xué)習(xí)領(lǐng)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(rèn)知模式，從而在復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)任務(wù)中展現(xiàn)出卓越的性能。

核心功能

• 探索與推理的完美結(jié)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(xué)習(xí)工程中的表現(xiàn)。
• 卓越的性能表現(xiàn)：
  • 在OpenAI的MLE-bench基準(zhǔn)測試中，ML-Master以29.3%的平均獎牌率傲視群雄，領(lǐng)先于微軟的RD-Agent和OpenAI的AIDE等競爭者。
  • 93.3%的任務(wù)都能提交有效解決方案，更有44.9%的任務(wù)超越了半數(shù)人類參賽者，充分展現(xiàn)了其強大的泛化能力和穩(wěn)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(wù)執(zhí)行過程中，能夠持續(xù)優(yōu)化解決方案，最終性能相比初始版本提升超過120%。

技術(shù)亮點

• 平衡多軌跡探索
  • MCTS啟發(fā)式樹搜索：將AI研發(fā)過程建模為決策樹，每個節(jié)點代表一個AI方案的狀態(tài)。
  • 并行探索策略：同時探索多個解決方案分支，突破傳統(tǒng)串行探索的限制，大幅提升探索效率。
  • 動態(tài)優(yōu)先級調(diào)整：根據(jù)每個分支的潛在價值動態(tài)分配計算資源，避免無效探索。
• 可控推理
  • 自適應(yīng)記憶機制：精準(zhǔn)提取關(guān)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(guān)的知識。
  • 情境化決策：結(jié)合具體執(zhí)行反饋和成功案例進行有根據(jù)的分析，避免“拍腦袋”決策。
  • 閉環(huán)學(xué)習(xí)系統(tǒng)：探索結(jié)果實時反哺推理過程，形成“探索→推理→優(yōu)化→再探索”的良性循環(huán)。
• 自適應(yīng)記憶機制
  • 智能記憶構(gòu)建：探索模塊自動收集執(zhí)行結(jié)果、代碼片段和性能指標(biāo)，同時選擇性整合來自父節(jié)點和并行兄弟節(jié)點的關(guān)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(zhí)行反饋和多樣化探索的經(jīng)驗。
  • 協(xié)同進化機制：推理結(jié)果指導(dǎo)后續(xù)探索方向，探索經(jīng)驗持續(xù)豐富推理過程，實現(xiàn)探索與推理的深度融合。

項目信息

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

應(yīng)用場景

• 機器學(xué)習(xí)任務(wù)自動化：ML-Master能夠自動化完成從模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到實驗運行的完整機器學(xué)習(xí)流程，顯著提升了AI開發(fā)效率。
• AI開發(fā)效率提升：ML-Master適用于需要快速迭代和優(yōu)化的AI項目，能夠有效縮短開發(fā)周期。
• AI自我演進與優(yōu)化：ML-Master具備強大的自我演進能力，適用于需要長期優(yōu)化和自我改進的AI系統(tǒng)。
• 多領(lǐng)域任務(wù)覆蓋：ML-Master可以擴展到其他需要AI自主優(yōu)化的領(lǐng)域，如材料科學(xué)、醫(yī)療診斷、金融交易等。
• 情感分析與文本處理：ML-Master的技術(shù)原理也可以應(yīng)用于自然語言處理領(lǐng)域，例如情感分析和觀點挖掘。

常見問題

• ML-Master的核心優(yōu)勢是什么？ ML-Master的核心優(yōu)勢在于其“探索-推理深度融合”的創(chuàng)新范式，以及卓越的性能表現(xiàn)和強大的自我演進能力。
• ML-Master的應(yīng)用場景有哪些？ ML-Master可應(yīng)用于機器學(xué)習(xí)任務(wù)自動化、AI開發(fā)效率提升、AI自我演進與優(yōu)化、多領(lǐng)域任務(wù)覆蓋以及情感分析與文本處理等多個領(lǐng)域。
• 如何獲取關(guān)于ML-Master的更多信息？ 您可以通過項目官網(wǎng)、Github倉庫和arXiv技術(shù)論文獲取更多詳細(xì)信息。