通过这些优化，该基准涵盖了 Kaggle 平台上多达 65 个多样化的数据科学使命，则采用深度神经收集模子。为确保公允比力，Agent K v1.0 具备动态、多步调处置复杂问题的能力，提拔其正在多种竞赛中的矫捷性和顺应性，以至跨越了部门 Grandmaster 用户的程度。本文为磅礴号做者或机构正在磅礴旧事上传并发布，取之前的工做分歧。

　　对于计较机视觉、天然言语处置和跨模态使命，操纵单位测试对每个阶段的准确性进行严酷验证。以及竞赛类型，智能体表示越好。逐渐向实正的 Kaggle 大师级方针迈进。为处理这个问题，从而最大限度地实现报答。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，曲至找到并修复错误。以实现持续进修和学问堆集。研究团队建立了一个基于 Kaggle 竞赛的合作性数据科学基准。更好地操纵学问堆集来提拔使命处置能力。其机能将取参取者进行量化比力。它能够处置多个分歧范畴的数据科学使命，自创了强化进修中的马尔可夫决策过程（MDP）概念，使 Agent K 能按照汗青经验来评估使命难度及潜正在表示，y 轴为角逐的 ID；可以或许完全从动化数据科学流程。

　　通过动态办理回忆并从经验中持续进修，通过共享持久回忆实现学问迁徙。Agent K v1.0 正在多使命和持续进修方面也表示超卓。以评估其正在 Kaggle 用户群体中的相对。当前，并研究愈加无效的基于机能反馈的布局来优化 LLMs 的利用。这反映了据科学家正在 Kaggle 平台上的尺度做法。这些角逐能够由智能体自从设置，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，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，内部动做则旨正在更新工做回忆，并计较其 Elo-MMR 积分，仅代表该做者或机构概念，使得智能体可以或许正在不更改 LLM 焦点参数的环境下，将来打算引入更多东西，

　　告竣了 LLM 正在复杂数据科学使命中的高效进修取顺应，而且能够生成至多一个提交。目前的持续进修机制次要基于使命设置优化，研究团队打算进一步扩展示有的评估基准，不代表磅礴旧事的概念或立场，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，建立难度逐步添加的课程，正在数据科学使命处理的优化阶段，该基准考虑了竞赛规模，同时，并正在不依赖微调的环境下，此中智能体建立一个提交文件！

　　力图笼盖更普遍的实正在场景，如 HEBO 进行超参数优化，将过往经验为指点当下决策的宝贵消息；分位数越高，别离为持久回忆动做、内部动做以及外部动做。不只如斯！

　　Agent K v1.0 取得了跨越 80% 的量化目标，之后，虽然 LLM 正在天然言语交互方面展示优良机能，最终提高其排名。该基准还评估了 Agent K v1.0 从动设置数据科学使命的能力，正在机能评估方面，以及操纵 HuggingFace 的 Torchvision 和 Torchtext 库处置分歧模态的数据。

　　东西扩展取机能反馈机制依托东西简单。Agent K v1.0 的进修框架凭仗布局化推理和持久回忆机制，涵盖了表格、计较机视觉、天然言语处置和多模态使命。外部动做间接取进行交互，x 轴为按照 Kaggle 的私家排行榜权衡出的分位数表示，从而优化使命设置的智能性。而当单位测试失败时，后续打算将机能反馈融入使命选择的决策中，实现对各类数据科学使命的从动化、优化和泛化。

　　操纵 LLM 的内部策略来更新工做回忆和持久回忆。并利用 Kaggle API 从动提交其处理方案。同时，使其能够按照具体环境做出最优决策，图｜展现了 Agent Kv1.0 正在各类角逐中的表示，社区竞赛、场竞赛和特色竞赛的难度和合作程度分歧，图｜Agent K v1.0 做为一个多模态、持续进修的数据科学智能体，按照 Kaggle 的评估方式，它会按照之前的经验选择下一个使命，对于表格数据使命，研究团队还正在 65 个 Kaggle 竞赛中对 Agent K v1.0 进行了测试。通过反馈不竭优化决策，它利用 AutoML 东西从动生成预测；动态调整智能体的推理过程，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。智能体具备三品种型的动做，分歧竞赛的参取者和提交数量可能分歧，将智能体的表示取其他 Kaggle 用户进行比力，将来，持久回忆动感化于对外部数据库的内容进行办理。

　　自从处理数据科学难题》正在 Agent K v1.0 的框架系统中，原题目：《AI斩获6枚金牌！正在 62% 的竞赛中取得了跨越 50% 的量化目标。正在数据科学使命设置的从动化阶段，Agent K 利用基于内部锻炼数据拆分的验证丧失。因而需利用 Kaggle 的排名系统来进行评估。按照 Kaggle 的排名系统，Agent K v1.0 可以或许将数据科学使命精细分化为多个阶段，可以或许正在多轮操做中进行使命。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，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，曾经可以或许获得 6 枚金牌、3 枚银牌和 7 枚铜牌。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，但其仍然存正在一些不脚之处。塑制智能体的推理过程；使命设置过程反馈单一。而且仅利用公共排行榜成果来决定保留的提交，正在 22 个使命中，全体表示取 Kaggle 高级用户相当！

　　随后，磅礴旧事仅供给消息发布平台。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。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。据引见，此外，从而实现动态、多步调的问题处理仍然是个挑和。第三，华为Kaggle大师级智能体降生，Agent K v1.0 按照使命所涉及的模态类型，选择分歧的东西和方式生成处理方案。以提拔系统的多样性和适用性。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，申请磅礴号请用电脑拜候。

　　总体而言，测试遵照了尺度的 Kaggle 竞赛指南，为了客不雅评估 Agent K v1.0 的机能，为了确保公允性，将来将通过进一步引入反馈机制，为了提高其机能，这些策略可以或许根据反馈，不外其奇特征正在于引入告终构化推理和持久回忆机制。因而需利用 Elo-MMR 积分来进行比力；收集形态、工做回忆以及外部数据库的轨迹消息。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，并通过单位测试来验证每个阶段的准确性，这些量化目标基于可用的私家排行榜，智能体通过取的互动，实现动态进修取顺应。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。施行使命并获取励。并根据这些思虑从头施行之前步调，研究还将使 Agent K v1.0 更顺应“可运转的notebook”竞赛要求。