MLEvolve: A Self-Evolving Framework for Automated Machine Learning Algorithm Discovery
MLEvolve：面向自动化机器学习算法发现的自演化多智体框架
🧭 多智体长周期自演化与算法搜索 ★ 深度解读
Shanghai Artificial Intelligence Laboratory · East China Normal University
通过图搜索、回顾记忆与分层规划实现长周期自演化，在 MLE‑Bench 上以半数时间达到 65.3% 奖牌率 SOTA。
📌 工作参考价值（4 点）
- 图搜索 + 跨分支信息复用：Progressive MCGS 在有向图中引入引用边，允许非父‑子节点间的策略组合，可迁移到多方案 A/B 实验或推荐模型架构搜索，打破单支探索的信息孤岛。
- 动态经验积累：回顾式记忆将每次尝试的计划、结果、分析存入全局记忆，通过 BM25+FAISS 混合检索在规划和调试阶段自动召回相关经验，可直接用于 Agent 的“失败经验库”或营销策略迭代记忆。
- 规划‑编码解耦与自适应模式：分离“改什么”与“怎么改”，根据搜索阶段和代码成熟度在全量生成、模块化生成、diff 编辑间自动切换，能稳定长周期代码迭代，适用于 LLM 驱动的自动化特征工程或流水线优化。
- 渐进式探索‑利用调度：熵启发的软开关在 UCT 探索与精英引导利用间平滑过渡，可在有限计算预算（如广告竞价、推荐排序在线调参）下自动从宽探索收敛到高价值方向，避免后期资源浪费。