plexe

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做预测建模的团队，常常把时间耗在反复试错上：改训练脚本、调参数、再跑一遍，循环往复。Plexe 换了个思路，你只要用一句大白话描述要解决什么问题，再给一份表格数据（CSV、Parquet、ORC 或 Avro 都行），它就把这套折腾的过程替你跑完。系统里的智能体会先判断任务类型，选出合适的评估指标，然后在 XGBoost、CatBoost、LightGBM、Keras 和 PyTorch 这些候选模型里来回迭代，最后把效果最好的那个连同报告一起交给你。整个流程被拆成六个阶段，每一步都有记录和推理依据，不像黑盒式的网格搜索那样只给个结果。你既可以用一条命令行跑起来，也能在 Python 里直接调用，实验过程保持可脚本化、好控制。