ML-Master

ML-Master – 上海交大推出的AI专家Agent

ML-Master是上海交通大学人工智能学院Agents团队匠心打造的AI专家智能体，它将“探索-推理深度融合”的创新理念融入机器学习工程。在OpenAI权威基准测试MLE-bench中，ML-Master以29.3%的平均奖牌率傲视群雄，超越了众多竞争对手。它不仅性能卓越，更具备强大的自我演进能力和广泛的应用前景。

ML-Master： 机器学习领域的AI大师

ML-Master，一款由上海交通大学人工智能学院Agents团队倾力研发的AI专家智能体，堪称机器学习领域的“大师级”存在。它巧妙地融合了探索与推理，模拟人类专家的认知模式，从而在复杂的机器学习任务中展现出卓越的性能。

核心功能

• 探索与推理的完美结合：ML-Master的核心在于其“探索-推理深度融合”的独特范式。它将广泛的探索与深入的推理融为一体，显著提升了AI在机器学习工程中的表现。
• 卓越的性能表现：
  • 在OpenAI的MLE-bench基准测试中，ML-Master以29.3%的平均奖牌率傲视群雄，领先于微软的RD-Agent和OpenAI的AIDE等竞争者。
  • 93.3%的任务都能提交有效解决方案，更有44.9%的任务超越了半数人类参赛者，充分展现了其强大的泛化能力和稳定性。
  • 计算效率极高，仅用12小时就完成了测试，计算成本仅为基线方法的一半。
• 强大的自我演进能力：ML-Master在多轮任务执行过程中，能够持续优化解决方案，最终性能相比初始版本提升超过120%。

技术亮点

• 平衡多轨迹探索
  • MCTS启发式树搜索：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
  • 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
  • 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。

项目信息

• 项目官网：https://sjtu-sai-agents.github.io/ML-Master/
• Github仓库：https://github.com/sjtu-sai-agents/ML-Master
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2506.16499

应用场景

• 机器学习任务自动化：ML-Master能够自动化完成从模型训练、数据准备到实验运行的完整机器学习流程，显著提升了AI开发效率。
• AI开发效率提升：ML-Master适用于需要快速迭代和优化的AI项目，能够有效缩短开发周期。
• AI自我演进与优化：ML-Master具备强大的自我演进能力，适用于需要长期优化和自我改进的AI系统。
• 多领域任务覆盖：ML-Master可以扩展到其他需要AI自主优化的领域，如材料科学、医疗诊断、金融交易等。
• 情感分析与文本处理：ML-Master的技术原理也可以应用于自然语言处理领域，例如情感分析和观点挖掘。

常见问题

• ML-Master的核心优势是什么？ ML-Master的核心优势在于其“探索-推理深度融合”的创新范式，以及卓越的性能表现和强大的自我演进能力。
• ML-Master的应用场景有哪些？ ML-Master可应用于机器学习任务自动化、AI开发效率提升、AI自我演进与优化、多领域任务覆盖以及情感分析与文本处理等多个领域。
• 如何获取关于ML-Master的更多信息？ 您可以通过项目官网、Github仓库和arXiv技术论文获取更多详细信息。