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本文系统评估了五种用于AutoML的训练-测试分割策略，表明基于几何的方法在保持分布相似性方面不如随机/分层分割有效，并提出了Optimised-Distribution方法，实现了89%的相似度。
本文扩展了LLaMEA框架，利用大型语言模型作为进化策略中的变异和交叉算子，自动设计多目标贝叶斯优化算法，在合成和实际问题中以显著更低的计算成本实现了最先进的精度。
介绍AgentNAS，一种利用大语言模型（LLM）生成初始架构并将其分解为槽位架构的机制，从而为传统神经架构搜索（NAS）定义任务特定的搜索空间，在17项任务中的11项上取得了最先进的结果。
MLEvolve是一个基于LLM的自我进化多智能体框架，用于自动化机器学习算法发现。它将树搜索扩展为Progressive MCGS，并引入基于图的跨分支信息流和Retrospective Memory。该框架在MLE-Bench上取得了最先进的性能，并在数学算法优化任务上优于AlphaEvolve。