MLE-World：用学习型世界模型预测机器学习实验结果
MLE-World: Predicting Machine Learning Experiment Outcomes with a Learned World Model
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AI 导读
MLE-World 是一个从 Qwen3.5-4B 微调而来的世界模型，无需执行代码即可预测程序的终端输出（错误栈、训练日志、验证分数），并给出预测正确性的置信度。在 17 个 MLE-bench Lite 任务上，其对留出程序的预测与真实输出一致率达 77.9%，远高于更大提示模型的 41.1%。基于它构建的 5 种 TTS 策略在减少真实执行的同时，观测平均性能最高提升 22.1%。
来源：Hugging Face Daily Papers · arxiv.org