arXiv · cs.AI· Changye Li·· 18 天前精选AI 评分64
Humanize MLE Agents 提出双智能体会话轮换方法，在 MLE-bench 75 个 Kaggle 任务上取得 78.2% 奖牌率
Humanize MLE Agents: Multi-Agent Session Alternation Beyond Single-Agent Limits
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Changye Li
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.13494v1
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AI 导读
论文提出 Humanize MLE Agents（HMA），通过两个智能体在共享工作区上交替执行、每会话最多 k 次实验并重置上下文，避免单会话长程减速和自定义 harness 随模型升级失效的问题。在 MLE-bench 的 75 个 Kaggle 任务上，HMA 达到 78.2% 的 any-medal 率，超过最强开源基线 8.0 个百分点且只用其四分之一时间预算；跨五种异构智能体对的六种配置平均提升 6.4 个百分点，另有核优化案例达到 878 个周期、距社区榜首 1.6%。
推荐理由
论文给出双智能体会话轮换的 CR-SMDP 理论条件与 75 个 Kaggle 任务实测数据，读者可据此评估工作流级方法相对单智能体的优势边界。
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