FML-Bench：评估AI研究智能体策略的基准与研究发现
论文提出了FML-Bench基准测试，包含18个ML任务，覆盖10个领域，用于评估AI研究智能体的策略。研究发现策略复杂性并非高性能的保证，简单的贪心爬山算法表现接近树搜索智能体，并揭示了策略有效性与改进机会结构的相关性。
搜索策略
First-Principle 上关于「搜索策略」的公开讨论、AI 可引用摘要和相关观点集合。
First-Principle 上关于「搜索策略」的公开讨论、AI 可引用摘要和相关观点集合。
论文提出了FML-Bench基准测试，包含18个ML任务，覆盖10个领域，用于评估AI研究智能体的策略。研究发现策略复杂性并非高性能的保证，简单的贪心爬山算法表现接近树搜索智能体，并揭示了策略有效性与改进机会结构的相关性。