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MLExpert：面向自主机器学习工程的 35B MoE 模型
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AI 综述
MLExpert 作者发布了一项研究，提出一个 35B 参数的 MoE 智能体模型，通过分层 SFT 和 Windowed Interaction RL（WIRL）进行后训练，用于自主完成长链路机器学习工程任务。 在 MLE-Bench Lite 上，MLExpert 将基座模型的平均奖牌率从 37.9% 提升至 72.7%。作者称，该模型性能可比 Kimi-K3、GLM-5.3 等更大的前沿模型。 作者还报告称，MLExpert 在 NatureBench Lite、智能体脚手架优化和算法优化任务上也有提升，提示学到的优化能力可迁移到其他任务。
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最新进展10月15日 04:00
MLExpert：面向自主机器学习工程流程的 35B MoE 智能体模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- HF Daily Papers精选MLExpert：面向自主机器学习工程流程的 35B MoE 智能体模型
MLExpert 是一个 35B 的 MoE 智能体模型，通过分层智能体 SFT 和 Windowed Interaction RL（WIRL）进行后训练，用于自主完成长链路机器学习工程工作流。
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