MLS-Bench是一个评估AI系统能否发明通用、可扩展机器学习方法的基准。它包含12个领域的140项任务，要求智能体改进ML系统的特定组件，并证明其改进能在受控环境中泛化与扩展。研究发现，当前智能体远未达到可靠超越人类设计方法的水平，且工程式调优比真正的方法发明更容易。测试阶段的规模扩展、自适应计算分配和额外上下文均无法单独解决核心瓶颈，关键在于智能体缺乏规划、验证和扩展主张所需的科学洞察力。该项目已建立社区平台并开源相关资源。