AI自主设计另一个AI的进度到哪了？#科技##ai#
来自爆火🔥🔥🔥的MetaGPT的最新研究：SELA，用于自动机器学习的树搜索增强型 LLM智能体。
SELA 使用 MCTS （蒙特卡洛树搜索）设计 AI，在 20 个机器学习数据集上实现了最强的性能。它可以从过去的设计和实验中学习，以创建更好的 AI。完全开源。
其工作模式（戳视频看演示）
1. 输入问题和数据
2. 生成搜索解决方案查询空间（数据处理、工程方案，模型训练等）
3. 使用MCTS蒙特卡洛树搜索，找到当前最佳的方案
4. 执行获得当然的结果评估
5. 循环1-4步直到获得最好的结果
在对 20 个机器学习数据集进行的广泛评估中，研究比较了传统和基于智能体的 AutoML 方法的性能，结果表明 SELA 在所有数据集中对每条基线的胜率为 65% 到 80%
论文：arxiv.org/abs/2410.17238
代码：github.com/geekan/MetaGPT/pull/1514
ChatGPT 
黄建同学的微博视频
来自爆火🔥🔥🔥的MetaGPT的最新研究：SELA，用于自动机器学习的树搜索增强型 LLM智能体。
SELA 使用 MCTS （蒙特卡洛树搜索）设计 AI，在 20 个机器学习数据集上实现了最强的性能。它可以从过去的设计和实验中学习，以创建更好的 AI。完全开源。
其工作模式（戳视频看演示）
1. 输入问题和数据
2. 生成搜索解决方案查询空间（数据处理、工程方案，模型训练等）
3. 使用MCTS蒙特卡洛树搜索，找到当前最佳的方案
4. 执行获得当然的结果评估
5. 循环1-4步直到获得最好的结果
在对 20 个机器学习数据集进行的广泛评估中，研究比较了传统和基于智能体的 AutoML 方法的性能，结果表明 SELA 在所有数据集中对每条基线的胜率为 65% 到 80%
论文：arxiv.org/abs/2410.17238
代码：github.com/geekan/MetaGPT/pull/1514
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