超越代码生成：AutoMLGen框架，让AI变身算法优化专家 | AI资讯

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引言

当前，以 ChatGPT 等为代表的大模型（LLM） 已经在代码生成领域展现出惊人的能力，能够编写出语法正确、逻辑清晰的程序。然而，在真正复杂的机器学习工程场景，如Kaggle竞赛或企业级的AutoML任务中，仅仅“会写代码”是远远不够的。真正的挑战在于如何让 人工智能（AI） 像一位资深算法工程师那样，具备持续迭代、深度优化和策略调整的能力。这正是当前 AI 智能体面临的核心瓶颈：它们是出色的“码农”，却还不是聪明的“架构师”。

为了跨越这一鸿沟，上海人工智能实验室与华东师范大学联合推出了开创性的智能编程框架——AutoMLGen。该框架旨在让 AI 不仅能生成代码，更能“理解”并“优化”代码，将代码优化效率提升一倍。这无疑是 AI 领域的一则重磅AI新闻，预示着智能编程新时代的到来。

AI编程的瓶颈：从“能写”到“会改”的鸿沟

现有基于大模型的编程智能体，在面对复杂优化任务时，往往会遇到两大难题：

缺乏领域先验知识：它们对特定任务（如图像分类或表格数据预测）的最佳实践和常用技巧知之甚少，导致其在庞大的解决方案空间中进行盲目探索，效率低下，如同大海捞针。

搜索策略僵化：传统的线性或树状搜索方法，使得每次尝试（即每个分支）都相互孤立。这意味着一次失败的经验无法为另一次尝试提供借鉴，智能体难以实现自我进化和经验的有效复用。

简单来说，它们能一次性生成一个方案，但当方案需要改进时，它们缺乏系统性的反思、借鉴和融合能力。这使得 AI 难以在高性能调优上取得突破，无法真正媲美人类专家的智慧。

AutoMLGen框架：三大支柱构建自进化AI工程师

AutoMLGen 的设计哲学是以知识为导向，以结构化探索为核心，彻底改变了传统“暴力搜索”的模式。它通过三大核心模块的协同工作，构建了一个能够自我进化的闭环系统，让 AI 从“代码生成器”蜕变为“AI算法工程师”。

领域知识库：这是 AI 的“经验宝典”。它系统化地整理了人类专家在模型选择、数据处理、特征工程和比赛策略（如TTA、伪标签、模型集成）等方面的宝贵经验。在任务启动时，智能体可以按需调用这些知识，快速摆脱“冷启动”的困境，像一个有经验的工程师一样做出初步判断。

蒙特卡洛图搜索（MCGS）：这是框架的“智慧大脑”和核心创新。它摒弃了传统搜索算法中分支相互孤立的树状结构，引入了“图结构”。这意味着不同的探索路径可以相互连接、共享节点，实现经验的互通和复用。

细粒度算子库：这是连接图谱中各个节点的“进化工具集”。它定义了解决方案之间如何演化，包括从草稿生成到代码修复，从性能微调到多方案融合。这个工具箱为MCGS提供了标准化的操作，让智能体能够在图结构中灵活地移动、修改和创造。

这三大支柱共同作用，形成了一个“经验启发 → 智能探索 → 方案精修”的良性循环，真正实现了从“生成”到“优化”的质变。

MCGS图搜索：让AI学会“融会贯通”

MCGS是 AutoMLGen 最具革命性的部分。它通过引入图结构，让 AI 的学习过程从孤立的“线性思考”转变为关联的“网络化思考”，从而具备了强大的自进化能力。其核心机制包括：

主扩展（Main Expansion）：沿着当前最优路径稳步向前探索，生成新的解决方案。

分支内演化（Intra-branch Evolution）：对单一路径上的历史方案进行回顾和反思，总结成功经验和失败教训，实现“自我修正”。

跨分支参考（Cross-branch Referencing）：学习和借鉴其他并行探索路径中的优秀方案，吸收外部灵感，如同“观摩他人代码”。

多分支聚合（Multi-branch Aggregation）：将不同方案的优点进行融合，创造出全新的、可能更优的组合解法，实现“集思广益”。

通过这种从“树”到“图”的跃迁，AutoMLGen 的智能体能够在有限的计算预算内，实现更快地收敛和更优的性能，真正让搜索过程具备了学习、反思与进化的智能特征。

惊人成果：更少时间，更高成就

AutoMLGen 的实力在业界公认的自动机器学习基准测试 MLE-Bench 上得到了充分验证。

实验结果显示，在仅使用标准时长一半（12小时）的计算预算下，AutoMLGen 取得了 36.4%的平均奖牌率和18.7%的金牌率，成功登顶榜单，在同类方法中表现最佳。这充分证明了其在有限资源下的超高效率和强大竞争力，真正做到了“更准、更快、更省”。

消融实验进一步证实，知识库、分支内演化、跨分支参考等每一个模块都对最终性能起到了关键作用，证明了其设计的科学性和完整性。

展望未来：从AI编程到通用智能的进化蓝图

AutoMLGen 的出现，其意义远不止于性能的提升。它标志着 AI 在处理复杂工程和算法设计任务时的一种能力跃迁，证明了 AI 具备在复杂问题上自主探索、持续学习和自我进化的巨大潜力。

这种融合领域知识与图结构搜索的理念，为未来更广泛的智能系统范式提供了宝贵的蓝图，其应用可以扩展到算法发现、科研自动化、工程设计乃至多智能体协作等领域。想要持续关注这类前沿的 AI资讯 和 大模型 的最新进展，可以访问专业的 AI门户 网站 https://aigc.bar 获取每日更新的 AI日报 和深度分析。

随着记忆、推理和协作机制的不断完善，我们有理由相信，未来的 AI 将不再仅仅是执行命令的工具，而是能够主动理解、改进并创造解决方案的“AI工程伙伴”，为人类社会迈向更高级别的智能化奠定坚实的基础。