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大模型“天梯赛”来了，让Agent在Kaggle真实任务中进化｜佐治亚理工、斯坦福开源

当前最强大的大语言模型（LLM）虽然代码能力飞速发展，但在解决真实、复杂的机器学习工程（MLE）任务时，仍像是在进行一场“闭卷考试”。它们可以在单次尝试中生成代码，却无法模拟人类工程师那样，在反复的实验、调试、反馈和优化中寻找最优解的真实工作流。

为了打破这一瓶颈，来自佐治亚理工学院和斯坦福大学的研究团队正式推出了 MLE-Dojo，一个专为训练和评测大模型智能体（LLM Agents）设计的“交互式武馆”。它将LLM从静态的“答题者”转变为可以在一个包含200多个真实Kaggle竞赛的环境中，不断试错、学习和进化的“机器学习工程师”。