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Millwright 是一个用 Rust 编写的开源端到端机器学习框架，旨在通过一个通用抽象层统一机器学习工作流，覆盖从数据摄取到监控的各个阶段，同时与 Python 和 ONNX 生态系统互操作。
LEMUR 2引入了一个大规模数据集，包含超过14,000种神经网络架构和750,000条训练记录，涵盖多模态任务，支持NAS、AutoML和部署分析。
DeepSeek 研究员开源了 AutoResearch，这是一个自主框架，能够在无需人工干预的情况下，为 DeepSeek 285B 模型规划、执行并调试强化学习实验，并附带了一篇关于自我对弈的综述论文。
Deli AutoResearch SKILL 已开源，这是一个自主框架，可自动化 GPU 实验和强化学习流水线，同时附带一篇关于自我对弈的综述论文。
MOSAIC 提出了一种用于自动化数据科学的结构化代理框架，该框架基于记忆驱动的模型选择和工作流构建，并在金融时间序列任务上得到验证。其性能优于 AutoML 及其他基于代理的基准方法。
CANTANTE 是一个开源框架，通过将系统级奖励转换为每个智能体的更新信号来解决多智能体系统中的信用分配问题，在编程和数学推理基准测试上优于基于 DSPy 的基线。