简介:

机器学习工程能力的AI代理评估基准

功能:

评估AI代理在机器学习工程任务上的性能

提供75个来自Kaggle的多样化机器学习工程竞赛任务

使用Kaggle排行榜数据建立人类基准

开源代理框架评估前沿语言模型

研究AI代理的资源扩展和预训练污染影响

开源基准代码,促进未来研究

需求人群:

"MLE-bench的目标受众是机器学习工程师、数据科学家和AI研究人员。这些专业人员可以通过MLE-bench来评估和比较不同AI代理在机器学习工程任务上的表现,从而选择最适合他们项目的AI工具。同时,研究人员可以通过该基准测试来进一步理解AI代理在机器学习工程领域的能力,推动相关技术的发展。"

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