MLE-bench 是 OpenAI 推出的一個基準測試工具，旨在衡量AI代理（AI Agent）在機器學習工程任務中的表現。測試包含75個來自 Kaggle 的競賽任務，覆蓋自然語言處理、計算機視覺和信號處理等多個領域。AI 代理在這個環境中完成理解比賽描述、處理數據集、訓練模型、提交結果等一系列任務，最終根據排行榜得分評估能力。MLE-bench 的設計注重挑戰性和真實性，任務來源于真實的 Kaggle 競賽，旨在全面評估 AI 代理在自動化機器學習工程方面的進展，并與人類水平進行比較。
?MLE-bench的主要功能性能評估：MLE-bench 旨在評估人工智能代理（AI Agents）在機器學習工程任務中的表現，提供一個標準化的評估平臺。任務模擬：從 Kaggle 精選的75個競賽任務，模擬真實的機器學習工程挑戰，涵蓋自然語言處理、計算機視覺和信號處理等多個領域。自主執行：支持 AI 代理在沒有人類干預的情況下，自主完成從理解任務描述、數據預處理、模型訓練到結果提交的整個流程。?MLE-bench的技術原理數據集和任務設計：MLE-bench 從 Kaggle 選取75個不同領域的競賽，形成多樣化的任務集合，每個任務都代表機器學習工程中的一個實際問題。代理執行框架（Scaffolding）：AI代理在一個執行框架內運行，框架（或稱為腳手架）提供必要的工具和接口，AI能執行諸如讀取數據、訓練模型、生成提交文件等操作。自動化評估：基于與 Kaggle 競賽的排行榜比較，MLE-bench 自動評估AI代理的性能。提供本地驗證工具，確保AI代理的提交符合要求。資源管理：MLE-bench 支持調整計算資源和時間限制，研究對AI代理性能的影響。?MLE-bench的項目地址GitHub倉庫：https://github.com/openai/mle-bench/arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2410.07095?MLE-bench的應用場景AI 代理性能測試：用 MLE-bench測試和評估不同 AI 代理在機器學習工程任務上的性能，包括數據處理、模型訓練和結果提交等。機器學習模型開發：基于 MLE-bench 提供的環境開發和優化機器學習模型，模擬真實世界的競賽任務提高模型的泛化能力。算法研究與創新：研究人員用 MLE-bench 探索新的算法和方法，解決機器學習工程中的實際問題，推動 AI 技術的發展。教育與培訓：在教育領域，MLE-bench 作為教學工具，幫助學生理解和掌握機器學習工程的關鍵技能和最佳實踐。 
