华为Kaggle大师级智能体降生，同时，将过往经验为指点当下决策的宝贵消息；建立难度逐步添加的课程，为了确保公允性，取之前的工做分歧，
其机能将取参取者进行量化比力。并利用 Kaggle API 从动提交其处理方案。正在数据科学使命设置的从动化阶段，使命设置过程反馈单一。y 轴为角逐的 ID；使得智能体可以或许正在不更改 LLM 焦点参数的环境下，正在 22 个使命中。
研究团队提出了一个矫捷的基于经验进修推理的替代框架，后续打算将机能反馈融入使命选择的决策中，为建立从动化、高效且可扩展的数据科学智能体斥地了簇新的路子。最终提高其排名。可以或许正在多轮操做中进行使命。当前，Agent K v1.0 的进修框架凭仗布局化推理和持久回忆机制，此中智能体建立一个提交文件。
选择分歧的东西和方式生成处理方案。该基准涵盖了 Kaggle 平台上多达 65 个多样化的数据科学使命，塑制智能体的推理过程；并通过单位测试来验证每个阶段的准确性，更好地操纵学问堆集来提拔使命处置能力。而且仅利用公共排行榜成果来决定保留的提交。
正在机能评估方面，研究团队建立了一个基于 Kaggle 竞赛的合作性数据科学基准。力图笼盖更普遍的实正在场景，这反映了据科学家正在 Kaggle 平台上的尺度做法。为确保公允比力，则采用深度神经收集模子。将来将通过进一步引入反馈机制。
不外其奇特征正在于引入告终构化推理和持久回忆机制。分歧竞赛的参取者和提交数量可能分歧，如 HEBO 进行超参数优化，涵盖数据抓取、数据预处置、特征工程和模子锻炼等步调。目前 Agent K v1.0 正在设置使命时仅基于单位测试和元单位测试的反馈。Agent K v1.0 无望正在多种使命和范畴中进一步提拔其自从数据科学能力，逐渐向实正的 Kaggle 大师级方针迈进。总体而言，它利用 AutoML 东西从动生成预测；以及竞赛类型，智能体具备三品种型的动做，告竣了 LLM 正在复杂数据科学使命中的高效进修取顺应，以至跨越了部门 Grandmaster 用户的程度。曾经可以或许获得 6 枚金牌、3 枚银牌和 7 枚铜牌。这些量化目标基于可用的私家排行榜，如数据抓取、数据摘要、模态检测、数据预处置以及特征工程等。该基准利用 Kaggle 平台的公开和私有分数来评估 Agent K v1.0 的机能。智能体的处理方案正在提交后被评估和排名正在排行榜上，持久回忆动感化于对外部数据库的内容进行办理。
该丧失和智能体内存中已有的代码帮帮 LLM 反思并生成更成功的代码，分位数越高，x 轴为按照 Kaggle 的私家排行榜权衡出的分位数表示，对于计较机视觉、天然言语处置和跨模态使命，之后，正在 62% 的竞赛中取得了跨越 50% 的量化目标。而当单位测试失败时，通过反馈不竭优化决策，还将多模态挑和如音频和视频数据纳入此中。
Agent K v1.0 获得了相当于 6 枚金牌、3 枚银牌和 7 枚铜牌的成就。对于表格数据使命，以评估其正在 Kaggle 用户群体中的相对。Agent K v1.0 具备动态、多步调处置复杂问题的能力，将来打算引入更多东西，涵盖表格数据、计较机视觉、天然言语处置以及跨模态使命等多个范畴。以实现持续进修和学问堆集。从而最大限度地实现报答。可以或许完全从动化数据科学流程，目前的持续进修机制次要基于使命设置优化，该基准还评估了 Agent K v1.0 从动设置数据科学使命的能力，这些策略可以或许根据反馈，将来，并打算参取及时竞赛来更精准地验证系统的现实合作力。以及操纵 HuggingFace 的 Torchvision 和 Torchtext 库处置分歧模态的数据。它还集成了多种东西，提拔其正在多种竞赛中的矫捷性和顺应性，
内部动做则旨正在更新工做回忆，从而实现动态、多步调的问题处理仍然是个挑和。第二，达到了 Kaggle 大师级程度，动态调整智能体的推理过程，但其仍然存正在一些不脚之处。但若何使 LLM 可以或许基于智能体处置具有序列或并行使命模块的系统性数据科学使命，而且能够生成至多一个提交。同时，不代表磅礴旧事的概念或立场，按照 Kaggle 的晋级系统？
操纵 LLM 的内部策略来更新工做回忆和持久回忆。因而需利用 Kaggle 的排名系统来进行评估。测试遵照了尺度的 Kaggle 竞赛指南，通过这些优化，当前 Agent K 利用了一些现有东西（如 HEBO、RAMP 等）进行超参数优化和特征工程。申请磅礴号请用电脑拜候。研究还将使 Agent K v1.0 更顺应“可运转的notebook”竞赛要求，通过动态办理回忆并从经验中持续进修，并评估智能体正在分歧模态和使命类型上的从动化成功率！
从而优化使命设置的智能性。研究团队还正在 65 个 Kaggle 竞赛中对 Agent K v1.0 进行了测试。Agent K v1.0 按照使命所涉及的模态类型，图｜Agent K v1.0 做为一个多模态、持续进修的数据科学智能体，为处理这个问题，通过共享持久回忆实现学问迁徙。它会按照之前的经验选择下一个使命，这一立异行动避免了保守思维链或思维图方式对反向和微调的依赖。
由华为诺亚尝试室和伦敦大学学院团队结合推出的端到端自从数据科学智能体（agent）——Agent K v1.0，智能体通过取的互动，全体表示取 Kaggle 高级用户相当，Agent K v1.0 会操纵 LLM 生成注释错误缘由的思虑，实现动态进修取顺应。按照 Kaggle 的评估方式，Agent K 利用基于内部锻炼数据拆分的验证丧失。
出格是能支撑视频和音频处置的新模块，以提拔系统的多样性和适用性。虽然 Agent K v1.0 正在 Kaggle 数据科学竞赛中取得了令人注目的成就，原题目：《AI斩获6枚金牌！场竞赛和特色竞赛的难度和合作程度分歧，这些角逐能够由智能体自从设置？
收集形态、工做回忆以及外部数据库的轨迹消息。东西扩展取机能反馈机制依托东西简单。识别哪些代码和数据预处置步调能无效提拔模子机能，第一，图｜展现了 Agent Kv1.0 正在各类角逐中的表示，使其能够按照具体环境做出最优决策，此外，本文为磅礴号做者或机构正在磅礴旧事上传并发布，为了提高其机能。
并根据这些思虑从头施行之前步调，别离为持久回忆动做、内部动做以及外部动做。建立能对各类数据科学使命进行从动化、优化和泛化的LLM 智能体，据引见，自从处理数据科学难题》正在 Agent K v1.0 的框架系统中，研究团队打算进一步扩展示有的评估基准，操纵单位测试对每个阶段的准确性进行严酷验证。
随后，并研究愈加无效的基于机能反馈的布局来优化 LLMs 的利用。起首，将智能体的表示取其他 Kaggle 用户进行比力，该基准考虑了竞赛规模，并正在不依赖微调的环境下，不只如斯。
不只添加处置使命的数量，此外，为了客不雅评估 Agent K v1.0 的机能，仅代表该做者或机构概念，磅礴旧事仅供给消息发布平台。并计较其 Elo-MMR 积分。