What is Weco?
构建和优化机器学习流水线通常涉及大量的、手动迭代。找到性能最佳的代码需要投入大量时间进行实验、调整和评估。Weco 引入了一种系统化的方法，利用 AI 智能体来自动化这一复杂的过程。在 AIDE (Agentic Iterative Design Engine，智能体迭代设计引擎) 的驱动下，Weco 充当您的 AI 研究工程师，将您的评估基准转化为一个自我改进的系统。它自主运行实验，根据您指定的指标改进您的代码，从而发现性能更高的解决方案。
AIDE 驱动的关键功能
🤖 自动化实验：AIDE 系统地生成和测试大量的代码变体，用于 GPU 内核优化、模型开发和提示工程等任务，通常一夜之间运行数百个实验。这使您无需手动干预即可探索广阔的解决方案空间。
📊 指标驱动的优化：您定义成功标准——准确性、速度、成本或任何自定义指标。AIDE 迭代地改进代码，完全专注于根据您的特定评估流水线提高性能，直到指标表明有更好的解决方案。正如 OpenAI 的 MLE-Bench 等基准测试所显示的那样，这种评估驱动的循环明显优于一次性代码生成，其中 AIDE 比下一个最佳的自主智能体多获得 4 倍的奖牌。
🧠 广泛的代码搜索和领域理解：与传统 AutoML 仅限于特定模型类别不同，AIDE 利用 LLM 搜索整个代码空间。它可以跨不同的领域（NLP、CV、表格数据）应用方法，并结合金融或生物医学科学等专业领域的背景知识，通常会发现人类可能错过的新方法（已在 METR 的 RE-Bench 中得到验证）。
💡 自然语言指导：虽然 AIDE 自主运行，但您可以使用自然语言提示注入您的领域专业知识或特定要求，在无需复杂超参数调整的情况下，指导智能体的搜索过程。
🛡️ 灵活且安全的执行：生成的代码在由 Weco 管理的安全、沙盒化的云环境中运行，自动配置最佳硬件（CPU、GPU）。对于数据主权需求，可以使用本地执行选项，让您拥有完全的控制权。您保留对所有生成的代码的完整 IP 权利。
⚙️ 语言和框架无关：跨各种语言和框架（包括 Python、PyTorch、TensorFlow）优化代码，并以 CPU、GPU 到 TPU 和 Apple Silicon 等各种硬件为目标。
实际用例
优化现有模型性能：您有一个用于对象检测的 PyTorch 模型，但延迟对于生产环境来说太高。您向 Weco 提供您的模型代码、评估数据集，并指定指标（例如，在保持延迟低于 50 毫秒的同时最大化 mAP）。AIDE 迭代模型架构、推理代码，并可能迭代量化技术，从而提供满足您性能目标的优化代码。
加速自定义计算内核：您的团队依赖于自定义 CUDA 或 Triton 内核来执行关键的预处理步骤，但它正成为瓶颈。使用 Weco，您提供内核代码和衡量其执行速度的基准。AIDE 探索替代实现、内存访问模式和并行化策略，旨在显着减少运行时，类似于它在 METR 的 RE-Bench 上优于人类专家对 Triton 内核的优化。
开发高性能表格模型：开始一个新项目，使用大型表格数据集预测客户流失？向 AIDE 提供数据模式描述和目标指标（例如，F1 分数）。AIDE 生成端到端流水线，包括特征工程（如果得到指导，可能会创建特定领域的指标）、模型选择、训练和评估代码，自主迭代以找到表现最佳的解决方案，通常会在几分钟内交付初始版本。
为什么选择 Weco？
Weco 通过自动化关键但通常繁琐的优化周期，为 ML 开发提供了一种独特的方法。它的优势在于：
以用户为中心的指标：优化完全由您的数据、您的评估流水线和您对成功的定义驱动。
经验证的有效性：AIDE 的能力已通过领先的基准测试（OpenAI MLE-Bench、METR RE-Bench）以及前沿 AI 实验室的采用和研究出版物（例如，Sakana AI 的 AI Scientist-v2）得到验证。它明确地用计算资源换取了卓越的代码质量。
灵活性：适用于各种编程语言、ML 框架和硬件目标。
可扩展性：旨在处理长时间的复杂优化任务，不断改进解决方案。
Weco 使您和您的团队能够专注于更高层次的战略和问题解决，而 AIDE 则处理推动您的 ML 流水线边界所需的密集、指标驱动的实验。
More information on Weco
Launched
2023-05
Pricing Model
Starting Price
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4738912
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Tech used
cdnjs,Google Fonts,Next.js,Vercel,Gzip,OpenGraph,Progressive Web App,Webpack,HSTS
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United States
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Weco was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-05-03.
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