深度分析 HASTE：層級化技能庫提升 MLE‑Bench 代理人效能 本研究針對機器學習工程自動化，提出HASTE階層式技能庫，將知識分為全域、領域與競賽三層，透過LLM抽象提升轉移效能。實驗顯示，層級載入可在12小時預算內達到77.3%獎牌率，遠優於平面載入。此架構同時配合領域專家代理人，僅載入相關技能，減少上下文噪聲，並以LLM驅動的抽象機制將競賽經驗升級為領域可重用的先驗。
