今天 AI 论文榜首把递归自改进塞进了科学代理里,核心是让代理自己拆解实验、写代码跑实验、再用结果迭代自身策略,形成「实验—反馈—升级」的自循环,17 票把别的研究甩开一截。

这条线跟加密圈代理协议天然契合:代理能稳定自演进,链上研究市场和实验模拟协议就能直接接进来,代理自己调度资金跑假设、验证结论、把结果上链。$FET 是代理协调的老牌协议,$TAO 是机器学习子网的市场,这两个方向跟论文里讲的代理自演进逻辑对得上。

再往下,200K 长上下文模型在普通笔记本上能跑起来,意味着个人节点也能跑大模型推理,去中心化推理的硬件门槛又被压低了一档。另一篇在做的长程多代理系统对抗压力测试,跟今天的递归自改进是同一类问题:代理能不能扛住长时间任务的崩溃累积。

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