1. openai 的推理模型 o1 已经黯然失色？
2. 本周五，人工智能界又迎来了一个突破：一个完全自动化的机器学习流程的人工智能工程师，轻松达到了 Kaggle 大师水平，在参与| 8 T P w 6 A ;的 50 场 Kaggle 竞赛中获得了 26% 的奖牌，远超 OpenAI 之前推出的强化学习增强版 o1 模型。
3. 这项记录是由一家名为 NEO 的初创公司创造的。
1. NEO 可以自动化整个机器学习的工作流程，为开发人员节省数千小时的繁重工作。
NEO 是一款多智能体（AI Agent）系统，可以并行解决单一问题，从而自动化机器学习工作流程的各个方面，为开发人员节省大量时间和精力。
机器学习中的挑战
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数据质量和准备
- 处理缺失值、异常值和不一致的格式
- 做出影响模型性能的数据清理决策
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模型的选择
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计算资D S c源
- 利用云基础设施、分布式计算和 GPU 优化
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部署
- 持续监控和重新训练以应对数据漂移
- 跟踪代码更改、数据版本和模型参数
NEO – 完全自主的机器学习工程师
NEO 简化了机器学习工作流程，使工程师能够高效构建和部署管道。
运作方式
- 由多个智能体驱动的专门模型组成
- 每个模型针对机器学习生命周期的不同部分进行微调
工作流程P } p 4
- 启动工作流以实现目标
- 将复杂问题分解为易于管理的组件
- 通过计划、编码、执行和调试的循环进行优化
- 根据进展不断调整% T N k和迭代
- 部署已批准的输出
目标
- 与人类合作，处理繁重任务
- 加快机器学习工程师的工作速度
示例
NEO6 P Y w / X 构建信用卡欺诈检测系统的演示：
1. 当要求 NEO 使用协同过滤方法构建一本书籍推荐模型时，它自动完成了数据集准备工作，还进行了探索性分析，并对数据预处理进行了结构性优化，使数据集能够更好地用于训练。
1. 那么它的跑分如何呢？研究团队在 MLS ] –E 基准测试（MLE-bench）上对 NEO 进行了全面评估。MLE-bench 是一种创新的基准测试，专注于将 AI 智能体应用于真实世界的机器学a Y t O习工程任务。与其他人工设计的挑战不同，这个基准测试通过 75 场实际的 Kaggle 竞赛来评估 AI 智能体在机器学习工程中的表现，具有极高的实用性。
2. 在 50 场 Kaggle 竞赛测试中，NS g UEO 表现堪称卓越：在 26% 的竞赛中获得奖牌，超越了 OpenAI 最新推理加强模型 o1 的基准成绩。为了更直观地理解这一成就，看看 NEO 到底是什么水准，Kaga . & \ ?gle 金牌的获得要求就很直白：参赛团队需要进入所有团队排名前 10%。这通常需要极高的专业技能、创新方法以及精细优化。
3. 这回落在 NEO 后面的，是搭配 AIDE 框架的 o1-preview 了。
修饰后的文字内容} X 9 9 m ^：
- NEO 在 50 场 K% 6 F ~ g , ( z daggle 比赛中表现出色，在其中 26% 的比赛中荣获奖牌。这一成绩远超此前的搭配 AIDE 框架 O7 I cpen AR T i c 8 tI 的 o1 在 MLE 基准测试中的 16.x c ` # 6 C9% 得奖率。
- NEO 的表现不仅仅是数据，它代表了 AI 辅助机器学习工程的重大突破。凭借如此表现，NEO 已达到堪比 Kaggle 竞赛特级大师的水平，为用户提供世界级的机器学习专业能力。
- 官方称，NEO 不仅仅是一款 AI 工具，而是一个像数据竞赛冠军一样的人类合作伙伴，随时准备运用经过验证的竞赛获胜能力& , ~ l P K G \ A帮助用户解决复杂的数据挑战。
- NEO 的发布在 AI 社区引发了广泛关注，人们非常期待这款新工具能够减轻工作负担。不9 * G ! =过\ ` ` s : 3 % t /，也} p j l y B q a !有人认为，目前的展示还只是一面之词，具体情况仍需网友实测。
多智能体的 AI 真的有如此高的潜力吗？让我们拭目以待。
参考链接：
https://heyneoX 5 W ! j : 8 ] k.so/blogU t , s ( U m
以上就是首个自主机器学习AI工程师，刚问世就秒了OpenAI o1，Kaggle大师拿到饱的详细内容！
原创文章，作者:【好易之】如转载请注明出处：https://www.zhengjiaxi.com/zxwd/itzx/118698.html
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