Trinity 框架让多模态智能体递归自我改进

Cardinal AI Lab 发表论文《The Trinity: Capability-Driven Recursive Self-Improvement for Multimodal Agents》，提出多模态智能体的递归自我改进方案。该框架通过按能力树重组任务，引入三角色机制，解决构建异构可验证环境成本高、手动迭代 Harness 跟不上任务多样性增长两大瓶颈。实验显示，该方法在训练基准上平均提升 34 分。

2026-10-28 ~ 2026-10-29 · 2 条相关

• Trinity 框架:按能力树重组任务,实现多模态智能体递归自我改进 — Weidong Tang · 2026-10-28
• 「The Trinity」论文：三角色递归自我改进，训练基准平均提升 34 分 — mark_k · 2026-10-29