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  1. 2026-05-26 research_milestone A new LLM-driven framework named Eureka for automated feature engineering was detailed in a research paper. 来源
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  1. TOOL · CL_51038 ·

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    研究人员开发了Eureka,一个由LLM驱动的自动化特征工程框架。Eureka使用专家代理(Expert Agent)创建特征设计计划,特征工厂(Feature Factory)为这些特征生成Python代码,以及一个自进化对齐引擎(Self-Evolving Alignment Engine)来优化代码。这种方法将特征创建视为一个代理式代码生成问题,允许学习到的模式跨不同领域进行迁移。在评估中,Eureka在公开基准测试中表现优于现…

  2. TOOL · CL_49389 ·

    新的优化范式使用知识图谱作为输入

    研究人员引入了一种新的优化范式,称为图谱基础优化(graph-grounded optimization),它利用属性知识图谱作为主要的输入模式。这种方法与依赖自然语言或静态表的现有系统形成对比。该框架使用开源的 samyama-graph 数据库实现,并在包括药物再利用和供应链重新路由在内的七个现实世界问题上进行了评估。