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MLExpert：通用智能体机器学习工程模型进展
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AI 综述
MLExpert模型通过分层监督微调和窗口交互强化学习，成功训练了一个35B的专家混合智能体，用于优化长期机器学习工程工作流程。在MLE-Bench Lite上的测试中，MLExpert将基模型的平均奖牌率从37.9%提升至72.7%，性能与Kimi-K3和GLM-5.3等前沿模型相当。
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最新进展10月15日 04:00
MLExpert模型在MLE-Bench Lite上的性能显著提升，达到72.7%的基模型平均奖牌率。报道时间线
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10月15日
- Hugging Face Daily Papers精选MLExpert：迈向通用智能体机器学习工程模型
MLExpert 模型通过分层监督微调和窗口交互强化学习，训练了一个 35B 的专家混合智能体，以自主优化长期机器学习工程工作流程。在 MLE-Bench Lite 上，MLExpert 将基模型的平均奖牌率从 37.9% 提升至 72.7%，性能与 Kimi-K3 和 GLM-5.3 等前沿模型相当。
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