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AgentSSL：智能体用无标注数据做半监督学习

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AI 综述

Ethan Lin 等作者提出 AgentSSL，把半监督学习重构为程序搜索问题，考察 MLE 智能体在标注稀缺时能否利用无标注数据。在弱反馈与同等算力下，智能体合成的代码在 12 个设置中有 8 个超过最强人工基线，最高提升 +21.8%。但作者指出，按智能体自身的反馈指标挑选程序会使性能最多下降 47%。为此他们构建了含 16,977 个程序的 ProgramSelectBench 基准，并在真实生态检测任务上评估迁移效果。

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最新进展11月14日 13:00

AgentSSL：MLE 智能体能否利用无标注数据？

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11月14日

13:00
arXiv cs.AI
AgentSSL：MLE 智能体能否利用无标注数据？
研究提出 AgentSSL，将半监督学习重构为程序搜索问题，考察 MLE 智能体在标注稀缺场景下的表现。在弱反馈与同等算力下，智能体合成的代码在 12 个设置中有 8 个超过最强人工基线，最高提升 +21.8%。但按智能体反馈指标选择程序会使性能最多下降 47%，为此作者构建含 16,977 个程序的 ProgramSelectBench 基准，并在真实生态检测任务上评估迁移效果。

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