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MLEvolve: 面向自动化机器学习算法发现的自进化多智能体框架Du 等（2026）提出 MLEvolve，一个基于 LLM 的自进化多智能体框架，通过渐进式 MCGS 图搜索实现跨分支信息流、回溯记忆实现经验积累复用、分层自适应代码生成实现稳定长程迭代，在 MLE-Bench 上以 12 小时预算（标准的一半）达到 65.3% 平均奖牌率的 SOTA 性能，并在数学算法优化任务上超越 AlphaEvolve 2026-07-06
Du 等（2026）提出 MLEvolve，一个基于 LLM 的自进化多智能体框架，通过渐进式 MCGS 图搜索实现跨分支信息流、回溯记忆实现经验积累复用、分层自适应代码生成实现稳定长程迭代，在 MLE-Bench 上以 12 小时预算（标准的一半）达到 65.3% 平均奖牌率的 SOTA 性能，并在数学算法优化任务上超越 AlphaEvolve 2026-07-06