ML-Master 2.0

ML-Master 2.0 – SciMaster推出的自主机器学习智能体

ML-Master 2.0：引领科研新范式，自主智能体蓄势待发

在人工智能浪潮汹涌澎湃之际，中国科研力量再次展现出惊人的创新实力。由上海交通大学人工智能学院、上海算法创新研究院以及深势科技强强联合组成的SciMaster团队，隆重推出了面向真实机器学习科研挑战的性自主智能体——ML-Master 2.0。这款智能体基于国产开源大模型DeepSeek打造，其核心亮点在于卓越的超长程自主能力，能够胜任耗时漫长的科研任务，并在不断的试错、经验积累与自我演化中实现智能的飞跃。

ML-Master 2.0：何以定义自主科研新篇章？

ML-Master 2.0并非简单的工具，而是为机器学习科研量身定制的智慧伙伴。它集上海交通大学、上海算法创新研究院与深势科技的智慧结晶，以国产开源大模型DeepSeek为基石，赋能超长程自主探索。这意味着，它能在复杂且耗时的科研项目中，持续不懈地推进目标，通过“试错-学习-优化”的闭环，不断提升自身的科研效能。其独创的层次化认知缓存机制，更是为知识的有效管理和智慧的深度挖掘提供了强大的支撑，极大地加速了科研进程。值得一提的是，在OpenAI的MLE-bench权威测试中，ML-Master 2.0力压谷歌、Meta等国际巨头，荣登榜首，有力证明了中国在AI自主科研领域已跻身世界前沿。目前，该技术已在具身智能、理论物理等尖端领域展现出广阔的应用前景。

ML-Master 2.0的核心能力概览

• 长时科研的自主导航：该智能体能够执行长达数十小时的复杂科研任务，围绕既定目标进行持续深入的探索，展现出惊人的毅力和专注力。
• 经验的提炼与智慧的升华：ML-Master 2.0擅长从每一次的失败中汲取教训，将宝贵的经验转化为可复用的知识模块，并能将其灵活迁移至新的研究课题中，实现知识的迭代与升值。
• 代码的生成与调试的自动化：它能够自动完成代码的编写、优化与调试工作，覆盖实验设计、代码实现、结果分析等科研流程的完整环节，实现端到端的自主化。
• 多任务间的无缝切换与适应：借助其精妙的层次化认知缓存机制，ML-Master 2.0能够跨越不同任务，高效复用高级策略，从而显著增强其对新环境的适应能力。
• 资源的精细化管理与优化：在长时间运行过程中，它能保持科研节奏的稳定，有效规避因上下文过长导致的遗忘或信息过载问题，确保科研效率的持续高涨。

ML-Master 2.0的技术驱动力解析

• 超长程自主（Ultra-Long-Horizon Autonomy）：ML-Master 2.0通过深度模拟真实的科研探索过程，构建了强大的超长程自主机制。这使其在漫长的任务周期中，能够始终保持对目标的专注，并能主动规避潜在的无效探索路径，确保科研方向的精准性。
• 层次化认知缓存（Hierarchical Cognitive Caching， HCC）：该机制将智能体的认知能力划分为三个层级：即时的“经验”（Experience）、经过验证的“知识”（Knowledge）以及具备普适性的“智慧”（Wisdom）。“经验”用于即时决策，“知识”代表了稳固的研究成果，“智慧”则是能够跨任务复用的高级策略。这三个层级各司其职，通过动态的筛选与升级机制，确保有价值的信息得到沉淀，无效信息被有效淘汰。
• 深度探索与推理的融合：ML-Master 2.0巧妙地结合了探索（Exploration）与推理（Reasoning）的能力。通过自适应的记忆机制，它能够有选择性地捕捉并提炼关键信息，从而实现两者之间的相互促进与强化。
• 国产开源大模型DeepSeek的赋能：该智能体选用了高性能的国产开源大模型DeepSeek-V3.2-Speciale，并辅以强大的AI基础设施，为其提供了卓越的计算和推理能力，为自主科研的实现奠定了坚实的技术基础。

ML-Master 2.0的探索之旅：项目地址一览

• 项目官方网站：https://sjtu-sai-agents.github.io/ML-Master/
• GitHub代码仓库：https://github.com/sjtu-sai-agents/ML-Maste

ML-Master 2.0的广阔应用前景

• 具身智能机器人训练的加速器：ML-Master 2.0能够赋能机器人，使其在复杂多变的真实环境中，自主学习和优化行为策略，显著提升其适应性和决策水平。
• 理论物理领域的探索者：该系统能够设计精密的物理模拟实验，协助科学家们发掘新的物理规律，从而加速理论物理研究的进程。
• 机器学习工程任务的自动化助手：ML-Master 2.0能够自动化完成机器学习模型的开发、优化等一系列工程化任务，通过高效的知识和经验管理，大幅提升开发效率。
• 复杂系统的建模与优化专家：无论是金融风险模型还是气候模型，ML-Master 2.0都能在复杂系统的建模与优化中发挥关键作用，并能有效应对系统动态变化，提升模型精度。
• 自动化科学研究的催化剂：在生物医学、材料科学等众多前沿领域，ML-Master 2.0能够辅助科学家们进行实验设计、数据分析乃至提出创新性假设，极大地推动了科学研究的进步。