MLEvolve: самоэволюционирующий мультиагентный LLM-фреймворк для автоматического поиска алгоритмов машинного обучения

MLEvolve — самоэволюционирующий мультиагентный LLM-фреймворк для автоматического поиска алгоритмов машинного обучения. Представлены: Progressive Monte Carlo Graph Search (MCGS) с межветочным информационным потоком, Retrospective Memory (база знаний холодного старта + динамическая память для конкретных задач) и иерархическое планирование, разделяющее стратегию и генерацию кода. На MLE-Bench фреймворк достигает рекордного медального рейтинга при бюджете 12 часов — вдвое меньше стандартного — и превосходит AlphaEvolve на задачах оптимизации математических алгоритмов. Исходный код открыт и доступен на GitHub.