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OMEGA: Optimizing Machine Learning by Evaluating Generated Algorithms

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arXiv:2604.26211v1 Announce Type: new Abstract: In order to automate AI research we introduce a full, end-to-end framework, OMEGA: Optimizing Machine learning by Evaluating Generated Algorithms, that starts at idea generation and ends with executable code. Our system combines structured meta-prompt engineering with executable code generation to create new ML classifiers. The OMEGA framework has been utilized to generate several novel algorithms that outperform scikit-learn baselines across a robust selection of 20 benchmark datasets (infinity-bench). You can access models discussed in this paper and more in the python package: pip install omega-models.

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Une vidéo ou un outil de choix de revue peut servir à présélectionner des titres, pas à garantir une acceptation. Vérifiez l’identité de la revue, le périmètre, le guide auteur et les frais sur ses pages officielles. Ne choisissez pas une revue uniquement sur une promesse de rapidité ou un indicateur isolé.

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Comparez deux revues sur votre question précise : adéquation scientifique, types d’articles, instructions et conditions vérifiées. Gardez les points inconnus comme des questions à résoudre.

Repères de cette fiche

Sujet: OMEGA: Optimizing Machine Learning by Evaluating Generated Algorithms
Site source: arxiv.org
Date de publication à la source: 2026-04-30
Date de collecte sur DzCademia: 2026-05-01

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Liste personnelle indicative, distincte des pièces ou règles officielles. Vos cases restent sur cet appareil ; aucun compte nécessaire.

Identifier la revue et son site officiel.Lire le périmètre et quelques articles.Vérifier les consignes et frais éventuels.Écarter les garanties de publication non démontrées.Préparer une version conforme et originale.

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Conseils et exercices DzCademia, distincts du résumé et des exigences de la source. Aide structurée avec assistance automatisée ; elle ne vaut ni validation scientifique ni promesse de sélection. Source consultée le 2026-10-28.

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Source officielle ou originale : arXiv AI. Vérifiez toujours les détails sur la source primaire.

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