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11 月 4 日奇富科技開源自動建模 Agent ModelEvo 2.0，面向結構化與表格資料，使用者給出業務目標、建模樣本與驗證方案後，它能在預算內自主分析資料、規劃實驗並持續最佳化，輸出模型成果與完整實驗記錄。在五個公開資料集的冷啟動評測中，它在六個單模型方案裡平均名次 1.60 最佳、三個資料集排第一；信貸違約預測任務比兩個大模型建模 Agent 的單模型方案高 0.025 以上。新增跨任務經驗庫，同一業務後續迭代達到最終效果所需時間縮短至約六分之一。
Keplearn 是一個用 Rust 編寫的確定性符號迴歸引擎，從 stdin 讀入 TSV/CSV 表格資料，輸出候選閉式方程的 JSON。它編譯成單一靜態二進位制、零依賴，精確規律通常在毫秒級解出，難題可用 --timeout 設上限；結果裡的 r2 由列印出的方程本身重新計算，常數會吸附到有理數及 pi、e、sqrt(2) 的倍數並逐次校驗。
PostEra 正在招聘機器學習研究員，方向是用 agentic 系統推進藥物發現，崗位為遠端全職。工作重點包括自動化建置生化與生理過程的機制模型、分析生物資料用於靶點驗證，以及分子與表格資料的 in-context learning、基於公司自有多模態資料訓練基礎模型。要求機器學習或相關 STEM 博士、有 PyTorch 或 JAX 實操經驗，不要求藥物發現背景。