arXiv cs.AI· Changye Li, Zijian Zhang, Muheng Li, Yiduo Pang, Tingjun Wu, Menghan Li, Yitong Liu, Hongkai Guo, Mengchi Chen, Chenyu He, Kaisheng Ma, Wei Xu, Song Han, Sihao Liu, Ligeng Zhu·· 6 小时前AI 评分42
Humanize MLE Agents（HMA）：多智能体会话交替突破单智能体极限
Humanize MLE Agents: Multi-Agent Session Alternation Beyond Single-Agent Limits
AI 导读
研究者提出 Humanize MLE Agents（HMA），让两个智能体在共享工作区交替执行、每次会话最多 k 次实验并在会话间重置上下文，无需额外任务专用 harness。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，且仅用其四分之一时间预算；跨五组异构智能体配对平均提升 6.4 个百分点。
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