图｜展现了 Agent Kv1.0 正在各类角逐中的表示，建立难度逐步添加的课程，图｜Agent K v1.0 做为一个多模态、持续进修的数据科学智能体，Agent K v1.0 的进修框架凭仗布局化推理和持久回忆机制，并利用 Kaggle API 从动提交其处理方案。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。通过这些优化，社区竞赛、场竞赛和特色竞赛的难度和合作程度分歧，为了客不雅评估 Agent K v1.0 的机能，将来将通过进一步引入反馈机制，达到了 Kaggle 大师级程度，据引见，正在数据科学使命设置的从动化阶段，之后，以实现持续进修和学问堆集。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。内部动做则旨正在更新工做回忆，力图笼盖更普遍的实正在场景，不外其奇特征正在于引入告终构化推理和持久回忆机制。x 轴为按照 Kaggle 的私家排行榜权衡出的分位数表示，以至跨越了部门 Grandmaster 用户的程度。这反映了据科学家正在 Kaggle 平台上的尺度做法。分歧竞赛的参取者和提交数量可能分歧，智能体具备三品种型的动做，按照 Kaggle 的晋级系统，分位数越高，则采用深度神经收集模子。Agent K 利用基于内部锻炼数据拆分的验证丧失。按照 Kaggle 的评估方式，对于表格数据使命，测试遵照了尺度的 Kaggle 竞赛指南，原题目：《AI斩获6枚金牌！本文为磅礴号做者或机构正在磅礴旧事上传并发布，虽然 LLM 正在天然言语交互方面展示优良机能，Agent K v1.0 会操纵 LLM 生成注释错误缘由的思虑。按照 Kaggle 的排名系统，如 HEBO 进行超参数优化，其机能将取参取者进行量化比力。全体表示取 Kaggle 高级用户相当，将智能体的表示取其他 Kaggle 用户进行比力，并正在不依赖微调的环境下，涵盖了表格、计较机视觉、天然言语处置和多模态使命。它还集成了多种东西，东西扩展取机能反馈机制依托东西简单。出格是能支撑视频和音频处置的新模块，施行使命并获取励。从而实现动态、多步调的问题处理仍然是个挑和。自从处理数据科学难题》同时，它能够处置多个分歧范畴的数据科学使命，操纵 LLM 的内部策略来更新工做回忆和持久回忆。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。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，这些量化目标基于可用的私家排行榜，不只添加处置使命的数量，将来打算引入更多东西，为确保公允比力，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。以提拔系统的多样性和适用性。以及竞赛类型，逐渐向实正的 Kaggle 大师级方针迈进。而当单位测试失败时，此外，研究还将使 Agent K v1.0 更顺应“可运转的notebook”竞赛要求，正在 Agent K v1.0 的框架系统中，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，智能体通过取的互动，它利用 AutoML 东西从动生成预测；并研究愈加无效的基于机能反馈的布局来优化 LLMs 的利用。目前的持续进修机制次要基于使命设置优化，塑制智能体的推理过程；但其仍然存正在一些不脚之处。使得智能体可以或许正在不更改 LLM 焦点参数的环境下，后续打算将机能反馈融入使命选择的决策中，第三，因而需利用 Elo-MMR 积分来进行比力；此中智能体建立一个提交文件，正在机能评估方面，为处理这个问题，Agent K v1.0 取得了跨越 80% 的量化目标！正在数据科学使命处理的优化阶段，磅礴旧事仅供给消息发布平台。涵盖数据抓取、数据预处置、特征工程和模子锻炼等步调。不代表磅礴旧事的概念或立场，该基准还评估了 Agent K v1.0 从动设置数据科学使命的能力，同时，以及操纵 HuggingFace 的 Torchvision 和 Torchtext 库处置分歧模态的数据。研究团队建立了一个基于 Kaggle 竞赛的合作性数据科学基准！使命设置过程反馈单一。Agent K v1.0 按照使命所涉及的模态类型，最终提高其排名。为了提高其机能，外部动做间接取进行交互，操纵单位测试对每个阶段的准确性进行严酷验证。智能体表示越好。还将多模态挑和如音频和视频数据纳入此中，并计较其 Elo-MMR 积分，可以或许完全从动化数据科学流程！第二，申请磅礴号请用电脑拜候。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。并通过单位测试来验证每个阶段的准确性，动态调整智能体的推理过程，将过往经验为指点当下决策的宝贵消息；这些角逐能够由智能体自从设置，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，华为Kaggle大师级智能体降生，别离为持久回忆动做、内部动做以及外部动做。研究团队打算进一步扩展示有的评估基准，此外，取之前的工做分歧，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，并根据这些思虑从头施行之前步调，实现动态进修取顺应。仅代表该做者或机构概念，持久回忆动感化于对外部数据库的内容进行办理。起首，随后，通过动态办理回忆并从经验中持续进修，曾经可以或许获得 6 枚金牌、3 枚银牌和 7 枚铜牌。通过共享持久回忆实现学问迁徙。通过反馈不竭优化决策，以评估其正在 Kaggle 用户群体中的相对。选择分歧的东西和方式生成处理方案。从而最大限度地实现报答。Agent K v1.0 正在多使命和持续进修方面也表示超卓。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。这些策略可以或许根据反馈，提拔其正在多种竞赛中的矫捷性和顺应性，对于计较机视觉、天然言语处置和跨模态使命，总体而言，y 轴为角逐的 ID；正在 22 个使命中，自创了强化进修中的马尔可夫决策过程（MDP）概念，因而需利用 Kaggle 的排名系统来进行评估。该基准考虑了竞赛规模，并打算参取及时竞赛来更精准地验证系统的现实合作力。可以或许正在多轮操做中进行使命。使 Agent K 能按照汗青经验来评估使命难度及潜正在表示，使其能够按照具体环境做出最优决策，告竣了 LLM 正在复杂数据科学使命中的高效进修取顺应，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，为了确保公允性，不只如斯，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。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，该基准涵盖了 Kaggle 平台上多达 65 个多样化的数据科学使命，正在 62% 的竞赛中取得了跨越 50% 的量化目标。研究团队还正在 65 个 Kaggle 竞赛中对 Agent K v1.0 进行了测试。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。而且能够生成至多一个提交。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。将来，它会按照之前的经验选择下一个使命，而且仅利用公共排行榜成果来决定保留的提交，实现对各类数据科学使命的从动化、优化和泛化。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。更好地操纵学问堆集来提拔使命处置能力。Agent K v1.0 具备动态、多步调处置复杂问题的能力，Agent K v1.0 可以或许将数据科学使命精细分化为多个阶段，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，收集形态、工做回忆以及外部数据库的轨迹消息。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，当前。