論文の概要: MLRC-Bench: Can Language Agents Solve Machine Learning Research Challenges?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09702v2
• Date: Sun, 18 May 2025 20:31:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:10.585459
• Title: MLRC-Bench: Can Language Agents Solve Machine Learning Research Challenges?
• Title（参考訳）: MLRC-Bench: 言語エージェントは機械学習研究の課題を解決できるか?
• Authors: Yunxiang Zhang, Muhammad Khalifa, Shitanshu Bhushan, Grant D Murphy, Lajanugen Logeswaran, Jaekyeom Kim, Moontae Lee, Honglak Lee, Lu Wang,
• Abstract要約: MLRC-Benchは、機械学習(ML)リサーチコンペティションの挑戦において、言語エージェントがいかに効果的に対処できるかを定量化するために設計されたベンチマークである。 MLRC-Benchは以前の研究とは異なり、新しい研究手法を提案し、実装する上で重要なステップを計測する。 最も優れた試験薬でさえ、ベースラインとトップヒューマンのスコアの差の9.3%しか閉じていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.62421656031128
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce MLRC-Bench, a benchmark designed to quantify how effectively language agents can tackle challenging Machine Learning (ML) Research Competitions, with a focus on open research problems that demand novel methodologies. Unlike prior work, e.g., AI Scientist, which evaluates the end-to-end agentic pipeline by using LLM-as-a-judge, MLRC-Bench measures the key steps of proposing and implementing novel research methods and evaluates them with rigorous protocol and objective metrics. Our curated suite of 7 competition tasks reveals significant challenges for LLM agents. Even the best-performing tested agent (gemini-exp-1206 under MLAB) closes only 9.3% of the gap between baseline and top human participant scores. Furthermore, our analysis reveals a misalignment between the LLM-judged innovation and actual performance on cutting-edge ML research problems. MLRC-Bench is a dynamic benchmark, designed to grow with new ML competitions and encourage rigorous, objective evaluations of AI research capabilities. Our leaderboard and code are available at: https://huggingface.co/spaces/launch/MLRC_Bench
• Abstract（参考訳）: MLRCベンチ(MLRC-Bench)は,機械学習(ML)研究コンペティションの課題に対して,言語エージェントがいかに効果的に対処できるかを定量化するベンチマークである。 LLM-as-a-judgeを使用してエンドツーエンドのエージェントパイプラインを評価するAI Scientistなどとは異なり、MLRC-Benchは、新しい研究手法を提案し、実装する上で重要なステップを測定し、厳格なプロトコルと客観的なメトリクスで評価する。 コンペティションタスクのキュレートしたスイートでは,LLMエージェントの課題が明らかにされている。 最も優れた試験薬(MLABのgemini-exp-1206)でさえ、ベースラインとトップヒューマンのスコアの9.3%しか閉じていない。 さらに,LLM-judged のイノベーションと最先端ML研究における実際の性能の相違が明らかになった。 MLRC-Benchは、新しいMLコンペティションで成長し、AI研究能力の厳格で客観的な評価を促進するように設計された、動的ベンチマークである。 私たちのリーダボードとコードは以下の通りです。

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