MLR-Copilot : Генерация исследовательских идей в машинном обучении

MLR-Copilot : Генерация исследовательских идей в машинном обучении. MLR-Copilot - это фреймворк, в которой LLM имитируют мыслительные процессы ресечера, разработанная для повышения производительности исследований в области машинного обучения за счет генерации и реализации исследовательских идей. Все начинается с исследовательской работы, в ходе которой MLR-Copilot генерирует и проверяет эти идеи. В процессу участвует встроенный механизм обратной связи с человеком, что в совокупности помогает достичь реальных результатов исследования. MLR-Copilot работает в три интегрированных этапа: Генерация исследовательских идей: LLM-агенты генерируют исследовательские гипотезы и экспериментальные планы на основе предоставленных в качестве входных данных исследовательских работ. Реализация эксперимента: преобразование экспериментальных планов в выполнимые эксперименты с использованием полученного кода прототипа и моделей. Выполнение реализации: запускаются эксперименты с механизмами обратной связи от человека и итеративной отладки. MLR-Copilot работает только с онлайн-сервисами LLM ( OpenAI, Anthropic, Huggingface) в качестве агентов, для использования Вам будет необходим API-Key соответствующего сервиса. Arxiv Demo