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怎么建设国外网站,网站建设服务费计什么科目,百度seo公司哪家最好,上海搜索引擎优化1AIDE ML — 机器学习工程代理 由 LLM 驱动的代理#xff0c;能够编写、评估和改进机器学习代码。 生产环境中需要使用#xff1f;试试 Weco → 什么是 AIDE ML#xff1f; AIDE ML 是 AIDE 算法的开源“参考版本”#xff0c;AIDE 算法是一个树搜索代理#xff0c;能够自主…AIDE ML — 机器学习工程代理由 LLM 驱动的代理能够编写、评估和改进机器学习代码。生产环境中需要使用试试 Weco →什么是 AIDE MLAIDE ML 是AIDE 算法的开源“参考版本”AIDE 算法是一个树搜索代理能够自主地编写、调试和测试代码直到用户定义的指标达到最大值或最小值。它以易于研究人员使用的Python 包的形式发布并包含一系列实用工具命令行界面、可视化、配置预设方便学术界和工程师研究人员复现论文、测试新想法或构建机器学习流程原型。层描述在哪里可以找到它AIDE算法在代码空间中基于LLM的智能体树搜索。我们在论文中对此进行了描述。AIDE ML代码库本代码库精益实施用于实验和扩展。pip install aidemlWeco产品该平台将 AIDE 的功能推广到更广泛的代码优化场景提供实验跟踪和增强的用户控制。weco.ai谁应该使用它代理架构研究人员——替换新的搜索启发式方法、评估器或 LLM 后端。机器学习从业者——根据数据集快速构建高性能机器学习管道。主要能力自然语言任务规范引导智能体使用数据集并用通俗易懂的英语描述目标和指标。无需 YAML 网格或自定义封装。aide data_dir… goalPredict churn evalAUROC迭代式智能体树搜索每个 Python 脚本都成为解决方案树中的一个节点LLM 生成的补丁会生成子节点度量反馈用于修剪和指导搜索。OpenAI 的MLE-Bench75 项 Kaggle 竞赛发现AIDE 的树搜索算法获得的奖牌数量是最佳线性智能体OpenHands的4 倍。此仓库提供的实用功能HTML可视化工具——查看完整的解决方案树以及附加到每个节点的代码。Streamlit UI– 机器学习解决方案原型。模型中立的管道——OpenAI、Anthropic、Gemini 或任何支持 OpenAI API 的本地 LLM。基于 AIDE 的特色研究机构论文/项目名称链接OpenAIMLE-bench在机器学习工程中评估机器学习代理论文GitHub地铁RE-Bench评估语言模型代理相对于人类专家的前沿人工智能研发能力论文GitHub坂名爱AI 科学家 v2基于智能体树搜索的研讨会级自动化科学发现论文GitHub元自动化LLM速通基准测试重现NanoGPT改进论文GitHub元用于机器学习的人工智能研究代理MLE-bench 中的搜索、探索和泛化论文GitHub上海交通大学ML-Master通过融合探索与推理迈向人工智能的人工智能论文GitHub知道还有其他引用或衍生自 AIDE 的公共项目吗提交 PR并添加到列表中吧如何使用 AIDE ML快速入门#1 Installpip install -U aideml#2 Set an LLM keyexportOPENAI_API_KEYyour‑key#https://platform.openai.com/api-keys#3 Run an optimisationaide data_direxample_tasks/house_prices\ goalPredict the sales price for each house\ evalRMSE between log‑prices运行结束后你会发现logs/id/best_solution.py找到的最佳代码logs/id/tree_plot.html– 点击查看解决方案树Web 用户界面pip install -U aideml#adds streamlitcdaide/webui streamlit run app.py使用侧边栏粘贴您的 API 密钥上传数据设置目标和指标然后按运行 AIDE。用户界面显示实时日志、解决方案树和最佳代码。高级 CLI 选项#Choose a different coding model and run 50 stepsaide agent.code.modelclaude-4-sonnet\ agent.steps50 \ data_dir… goal… eval…常用旗帜旗帜目的默认agent.code.modelLLM 用于编写代码gpt-4-turboagent.steps改进迭代20agent.search.num_drafts每步草稿5在 Python 中使用 AIDE MLimportaideimportloggingdefmain(): logging.basicConfig(levellogging.INFO, format%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s) aide_loggerlogging.getLogger(aide) aide_logger.setLevel(logging.INFO)print(Starting experiment...) expaide.Experiment( data_direxample_tasks/bitcoin_price,# replace this with your own directorygoalBuild a time series forecasting model for bitcoin close price.,# replace with your own goal descriptionevalRMSLE# replace with your own evaluation metric) best_solutionexp.run(steps2)print(fBest solution has validation metric:{best_solution.valid_metric})print(fBest solution code:{best_solution.code})print(Experiment finished.)if__name____main__:main()高级用户附加功能本地LLMOllama示例exportOPENAI_BASE_URLhttp://localhost:11434/v1aide agent.code.modelqwen2.5data_dir… goal… eval…注意评估器默认为 gpt-4o。完全本地化代码评估器——无外部调用span stylebackground-color:#f6f8faspan stylecolor:#1f2328span stylecolor:#1f2328span stylebackground-color:#f6f8facodeexport OPENAI_BASE_URLhttp://localhost:11434/v1 aide agent.code.modelqwen2.5 agent.feedback.modelqwen2.5 data_dir… goal… eval… /code/span/span/span/span提示使用完全本地化的模型时性能可能会有所下降。Dockerdocker build -t aide.docker run -it --rm \ -v${LOGS_DIR:-$(pwd)/logs}:/app/logs\ -v${WORKSPACE_BASE:-$(pwd)/workspaces}:/app/workspaces\ -v$(pwd)/aide/example_tasks:/app/data\ -e OPENAI_API_KEYyour-actual-api-key\ aide data_dir/app/data/house_prices goalPredict priceevalRMSE开发安装git clone https://github.com/WecoAI/aideml.gitcdaidemlpip install -e.引用如果您在工作中使用 AIDE请引用以下论文article{aide2025,title{AIDE: AI-Driven Exploration in the Space of Code},author{Zhengyao Jiang and Dominik Schmidt and Dhruv Srikanth and Dixing Xu and Ian Kaplan and Deniss Jacenko and Yuxiang Wu},year{2025},eprint{2502.13138},archivePrefix{arXiv},primaryClass{cs.AI},url{https://arxiv.org/abs/2502.13138}, }