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HASTE 提出了一种面向机器学习工程的分层多智能体系统，将跨竞赛知识组织为三个层级，在 MLE-Bench Lite 上实现了 77.3% 的获奖率，同时将计算量减少 52%，并证明了结构化知识迁移优于扁平记忆方法。