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Une étude évalue si les grands modèles de langage peuvent rivaliser avec les méthodes établies d'optimisation d'hyperparamètres en machine learning.
MLEvolve combine recherche graphique progressive, mémoire rétrospective et planification hiérarchique pour surpasser les agents MLE existants.