Pesan Gate News, 22 April — Hugging Face telah merilis ml-intern secara open-source, sebuah agen riset ML yang mampu menyelesaikan sepenuhnya alur kerja membaca paper, mengorganisasi kumpulan data, menjalankan pelatihan GPU, mengevaluasi hasil, dan mengiterasi perbaikan secara otonom. Proyek ini dibangun di atas framework smolagents milik Hugging Face dan menyediakan antarmuka CLI maupun berbasis web, dengan kode yang tersedia di GitHub.
Toolchain ml-intern dirancang berpusat pada ekosistem Hugging Face. Ia mengambil paper dari arXiv dan HF Papers sambil menelusuri rantai sitasi untuk bacaan yang lebih mendalam; menjelajahi kumpulan data di HF Hub, memvalidasi kualitas, dan memformat ulang data untuk pelatihan; dan saat sumber daya GPU lokal tidak tersedia, ia memanggil HF Jobs untuk menjalankan tugas pelatihan berbasis cloud. Setelah pelatihan selesai, agen secara otomatis membaca output evaluasi, mendiagnosis penyebab kegagalan, dan menjalankan ulang eksperimen. Secara default, ia menggunakan Claude Sonnet 4.5 untuk menggerakkan loop keputusan, dengan maksimum 300 iterasi per sesi dan pemampatan konteks otomatis saat melebihi 170k token.
Hugging Face menunjukkan tiga kasus penggunaan. Dalam tugas penalaran ilmiah, agen mengidentifikasi dataset OpenScience dan NemoTron-CrossThink dari rantai sitasi, menyaring tujuh varian dari ARC, SciQ, dan MMLU berdasarkan tingkat kesulitan, dan menjalankan 12 putaran supervised fine-tuning pada Qwen3-1.7B, meningkatkan skor GPQA dari 10% menjadi 32% dalam waktu kurang dari 10 jam. Untuk aplikasi medis, agen menyimpulkan bahwa dataset yang ada tidak mencukupi, menulis skrip untuk menghasilkan 1.100 sampel data sintetis, dan menskalakannya 50 kali lipat untuk pelatihan, melampaui performa Codex sebesar 60% pada HealthBench. Dalam skenario kompetisi matematika, agen menulis skrip pelatihan GRPO dan meluncurkan pelatihan pada GPU A100 melalui HF Spaces, lalu melakukan studi ablation setelah mengamati runtuhnya reward.
Artikel Terkait
Para Peneliti Menerapkan Teknologi DPN-LE untuk Mengedit Sifat Kepribadian AI, Mengedit Hanya 0,5% dari Neuron
AI Agent Manfred Membentuk Perusahaan, Menyiapkan Dompet Kripto untuk Trading pada Akhir Mei
CEO Tether Mengusulkan Integrasi WDK dan QVAC untuk Dukungan Kartu Agen
Particle Network Merilis Roadmap Universal Accounts, Meluncurkan Universal Deposit SDK dan Akun AI Agent
OpenAI Mengizinkan Langganan ChatGPT Berfungsi di Platform Agen OpenClaw
AI Agent Manfred Membentuk Perusahaan, Bersiap untuk Perdagangan Kripto Menjelang Akhir Mei