Recursive Flint 本地跑通自动科研闭环并开源 40B-A2B
Recursive 的 Flint 是一个可在本地笔记本上运行的自动化科研系统，并已以 Flint-40B-A2B 开源发布：此前有用的自动研究通常只与最大的闭源专有模型挂钩，而 congml 实测发现 Flint 已经能在一台笔记本上完成提出想法、写代码、运行实验、改进结果的完整闭环，且每个实验都可检查，用户可以选择下一步让它研究什么。
已确认
- 背景：作者从 OpenAI 的 Navier–Stokes 求解和 AlphaEvolve 找到更快算法谈起，认为 AI 做研究正变得非常真实，而 Flint 让这种能力可以本地体验；Josh Tobin 对小模型上 autoresearch 效果如此之好表示惊讶（经转发帖转述）。
- 任务一（自行车需求预测）：用公开 UCI Bike Sharing 数据集，根据天气和日历预测租赁需求；Flint 自动组合「对数 + 二次时间趋势 + 残差树（boosted residuals）」等改进，3 个模型小时后验证集 RMSLE 降低 30.8%。
- 任务二（车间调度）：Flint 自行编写重排工序与搜索更优调度的新方法，同样的作业和机器下完工时间比 round-robin 基线提前 26%；整个流程无需视觉输入，仅靠代码和评分迭代。
- 任务三（圆填充）：在正方形内放置圆并最大化总半径和，Flint 通过写代码协同移动圆等策略，经 128 次实验把 26 个圆的半径和推到 2.6294。
- 开源：作者发布了 Recursive Flint-40B-A2B 的 AI 科学发现（AI Scientific Discovery）演示。
为什么重要
- 三个任务覆盖预测、优化和几何搜索，说明自动科研能力开始从最大闭源模型下沉到本地可运行的小模型；Flint-40B-A2B 开源后，实验过程可检查、可人工介入、可本地复现，进一步降低了复现与验证门槛。
2026-10-22 ~ 2026-10-22 · 7 条相关
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