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MLE Bench
MLE Bench
MLE-bench的目标受众是机器学习工程师、数据科学家和AI研究人员。这些专业人员可以通过MLE-bench来评估和比较不同AI代理在机器学习工程任务上的表现，从而选择最适合他们项目的AI工具。同时，研究人员可以通过该基准测试来进一步理解
AI模型评测AI研究机构#机器学习#AI代理#基准测试#Kaggle竞赛#开源普通产品商用
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简介
MLE-bench是由OpenAI推出的一个基准测试，旨在衡量AI代理在机器学习工程方面的表现。该基准测试汇集了75个来自Kaggle的机器学习工程相关竞赛，形成了一套多样化的挑战性任务，测试了训练模型、准备数据集和运行实验等现实世界中的机器学习工程技能。通过Kaggle公开的排行榜数据，为每项竞赛建立了人类基准。使用开源代理框架评估了多个前沿语言模型在该基准上的表现，发现表现最佳的设置——OpenAI的o1-preview配合AIDE框架——在16.9%的竞赛中至少达到了Kaggle铜牌的水平。此外，还研究了AI代理的各种资源扩展形式以及预训练污染的影响。MLE-bench的基准代码已经开源，以促进未来对AI代理机器学习工程能力的理解。
截图
产品特色
评估AI代理在机器学习工程任务上的性能
提供75个来自Kaggle的多样化机器学习工程竞赛任务
使用Kaggle排行榜数据建立人类基准
开源代理框架评估前沿语言模型
研究AI代理的资源扩展和预训练污染影响
开源基准代码，促进未来研究
使用教程
步骤1：访问MLE-bench的官方网站或GitHub页面。
步骤2：阅读关于MLE-bench的介绍和使用方法。
步骤3：下载并安装必要的软件和依赖，如开源代理框架。
步骤4：根据指南设置并运行基准测试，评估你的AI代理或模型。
步骤5：分析测试结果，了解你的AI代理在机器学习工程任务上的表现。
步骤6：根据需要调整AI代理的配置或优化模型，以提高其在基准测试中的表现。
步骤7：参与社区讨论，分享你的经验和发现，或寻求帮助。
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