「自动化机器学习」共找到 2011 篇相关文章
吴恩达来信：人工智能工程技能地图
吴恩达团队综合整理AI工程技能地图，助开发者确定学习方向和雇主招聘。四项重要技能为构建和部署AI应用、软件工程基础、使用编程智能体、塑造构建，背后需持续学习心态。
太强了！这个 NotebookLM Skill，真的把 NotebookLM 搬进了命令行！
Google的NotebookLM凭借强大模型能力成AI圈“现象级”产品，如今开发者将其搬到命令行，开源神器notebooklm - py诞生，具备AI Agent工具、研究自动化等功能，有多种使用方式。
耶鲁等团队联合发布首个虚拟细胞Agent，可自动设计出先进的模型
耶鲁等团队发布首个多智能体系统CellForge，可自动化设计虚拟细胞模型。它能输出模型架构和代码，有跨模态能力，性能超多个领域代表性模型，可降低科研门槛，加速药物研发。
准确率轻松翻倍！不烧钱微调，AI靠“写日记”实现能力跃升
Memento - Skills系统抛弃大量算力微调模型参数的方式，靠读写反思、“写日记”式学习机制，在不改变模型参数下实现能力跃升，在GAIA和HLE基准实验中准确率显著提高。
告别纯奖励试错！二次尝试+反思蒸馏，复杂任务提升81%
美国南加州大学和宾夕法尼亚大学团队提出新训练范式ERL，将「经验学习」引入强化学习，通过二次尝试和反思蒸馏，在复杂任务中性能显著提升，为构建长期自主智能体提供新思路。
不增加人手，项目效率飙升45%，OpenAI公开了一套AI实战经验
OpenAI公开基于大语言模型和专属Skill包的开源仓库维护方法论，将重复工作自动化，使项目代码合并吞吐量飙升45%。该方法由AGENTS.md、Skill包和GitHub Actions构成，还涉及任务分配、验证策略等。
姚顺雨署名：大模型「现学现卖」能力首次被系统评估，腾讯、复旦联手发布CL-Bench
腾讯混元团队和复旦大学研究人员联手推出全新基准测试CL - Bench，系统性评估大模型上下文学习能力。测试显示十大前沿模型表现不佳，揭示当前大模型在该能力上的普遍短板，并指出未来四个探索方向。
Moltbot实战：MoltBot+RDS AI助手Skill管理RDS实例
文章介绍Moltbot与阿里云RDS AI助手结合管理RDS实例。RDS AI助手能集数据库管理等为一体，Moltbot以轻量级框架霸榜GitHub。二者组合有自动化诊断和运维管理能力，还能定制运维知识库，文中给出对接步骤。
Embedding黑箱成为历史！这个新框架让模型“先解释，再学Embedding”
来自多高校研究人员推出可解释的生成式Embedding框架GRACE，解决传统文本表征模型黑箱式表征瓶颈。它重新定义对比学习信号，含三个关键模块，训练双模式统一，实验跨任务提升且不损生成能力。
狂揽19.7K star！！神级开源自动化神器，拖拽即搞定，上千模版，太爽了！
本文介绍开源浏览器自动化扩展工具Automa，它基于Vue开发，支持Chrome和Firefox。不用写代码，通过拖拽模块搭建自动化流程，功能丰富，在GitHub星标超19.7k，适合非程序员等人群。