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MetaEvolve
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ScienceDiscovery 使用树搜索自主优化科学代码
开源九章社区开发了 ScienceDiscovery 系统，该系统使用树搜索驱动研究产品迭代（RSI），使程序能够自主优化科学代码。这种方法避免了重新训练模型或调整参数，而是专注于迭代代码改进。ScienceDiscovery 已成功地通过自动生成解决复杂任务（如求解振荡积分、评估超几何函数和优化代码）的方案，在数小时内以极低的成本加速了科学发现。
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新框架通过减轻过拟合和改进验证来增强LLM的自我演化
研究人员正在开发新框架以增强大型语言模型（LLM）的自我演化能力。SkillBoost是一个三阶段框架，旨在通过结合结构化利用失败、先验指导探索以及验证接受候选修复来减轻技能过拟合。另一种方法Skill Self-Play（Skill-SP）使用一个包含提议者、求解器和技能控制器的协同演化框架，以平衡任务多样性和验证可靠性。此外，具有自可验证奖励的强化学习（RLSVR）将开放式任务转化为可验证的代理环境，以实现LLM在确定性正确性领域…