NEO發(fā)布第一位自主機器學習工程師，MLE-bench秒殺了OpenAI o1

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原標題：NEO發(fā)布第一位自主機器學習工程師，MLE-bench秒殺了OpenAI o1
關鍵字：模型,框架,機器,任務,測試
文章來源：夕小瑤科技說
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夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | 海野今天剛刷到一家初創(chuàng)AI公司——NEO AI，一出手就是王炸！
他們是這樣介紹第一個項目的：首個自主機器學習AI工程師。
官方還曬出一波跑分：NEO在MLE基準測試上進行了全面評估。在50場Kaggle比賽的測試中，NEO在26%的比賽中贏得了獎牌，超過了搭配AIDE框架的OpenAI o1（16.9%）。
MLE-bench是OpenAI推出的新測試基準，由75個Kaggle機器學習工程任務構成，包括自然語言處理、計算機視覺、信號處理等一系列機器學習工程師日常使用的核心技能測試。獲得獎牌的要求是：在所有參賽隊伍中，得分占前10%。 ）
作為一個機器學習工程師，工作主要包括幾個環(huán)節(jié)：
數(shù)據(jù)獲取、清洗、處理加工
模型選擇、訓練、驗證
部署監(jiān)控
但純人工解決起來費時費力費資源，而這就是NEO希望能解決的問題。
怎么解決？
NEO用多個智能體同時驅動多個專門模型，并且每個微調模型專門用于機器學習生命周期的不同部分。
這樣一來，復雜的問題就可以分解為可管理的組件，現(xiàn)在只需要給定一個具體目標，NEO就能啟動一個全面的工作流程來實現(xiàn)這個目標。
這個流程涉及規(guī)劃、編碼、

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