論文の概要: AutoMLGen: Navigating Fine-Grained Optimization for Coding Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.08511v1
• Date: Thu, 09 Oct 2025 17:45:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-10 17:54:15.263906
• Title: AutoMLGen: Navigating Fine-Grained Optimization for Coding Agents
• Title（参考訳）: AutoMLGen: コーディングエージェントの微粒化最適化をナビゲートする
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、一般的なプログラミングタスクにおいて印象的なパフォーマンスを示している。 我々は、高品質な事前ガイダンスのためのドメイン知識ベースを統合するLLMベースのコーディングエージェントであるAutoMLGenを紹介する。 以上の結果から,AutoMLGenは平均メダル率や有効な応募率など,数多くの分野で最先端のパフォーマンスを実現していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.864519204078004
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown impressive performance in general programming tasks. However, in Machine Learning Engineering (MLE) scenarios such as AutoML and Kaggle competitions, achieving high performance depends heavily on expert intervention and repeated adjustments rather than simply generating correct code. When applied directly to these tasks, LLMs often lack fine-grained domain priors, and existing MLE approaches that use linear or tree-structured searches limit knowledge transfer to adjacent hierarchical links. As a result, they cannot leverage past full trajectories or share information across branches, limiting self-evolving ability and search space diversity. To address these limitations, we introduce AutoMLGen, an LLM-based coding agent that integrates a domain knowledge base for high-quality prior guidance and Monte Carlo Graph Search (MCGS) for efficient exploration. MCGS retains the tree-guided exploration of MCTS while embedding a graph structure into the expansion stage to enable dynamic path reorganization, historical trajectory reuse, and multi-solution fusion to support both self-evolution and collaborative learning. Combined with fine-grained operator sets, this design improves stability and accelerates convergence. Evaluation on the MLE-Bench shows that AutoMLGen achieves state-of-the-art performance in numerous dimensions, such as the average medal rate and the valid submission rate, under a 12-hour budget (half the standard runtime). The code is available at https://github.com/Alpha-Innovator/InternAgent.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、一般的なプログラミングタスクにおいて印象的なパフォーマンスを示している。 しかし、AutoMLやKaggleといった機械学習エンジニアリング(MLE)のシナリオでは、高いパフォーマンスを達成するには、単に正しいコードを生成するのではなく、専門家の介入と繰り返し調整に大きく依存する。 これらのタスクに直接適用すると、LLMは細粒度のドメイン事前を欠くことが多く、線形または木構造検索を用いた既存のMLEアプローチは、隣接する階層的リンクへの知識伝達を制限する。 結果として、過去の完全な軌道を利用することができず、枝をまたいで情報を共有することができず、自己進化能力や検索空間の多様性が制限される。 これらの制限に対処するために,高品質な事前ガイダンスのためのドメイン知識ベースを統合したLLMベースのコーディングエージェントであるAutoMLGenと,効率的な探索を目的としたMonte Carlo Graph Search(MCGS)を紹介した。 MCGSは、グラフ構造を拡張段階に埋め込んで、動的経路再構成、過去の軌道再利用、そして自己進化と協調学習の両方をサポートするマルチソリューション融合を可能にしながら、MCTSのツリーガイドによる探索を維持している。 微細な演算子セットと組み合わせて、この設計は安定性を改善し、収束を加速する。 MLE-Benchの評価によると、AutoMLGenは12時間の予算(標準ランタイムの半分)の下で、平均メダルレートや有効な応募レートなど、数多くの分野で最先端のパフォーマンスを達成する。 コードはhttps://github.com/Alpha-Innovator/InternAgent.comで公開されている。

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