NVIDIA谈自我改进智能体
AllThingsApx · x · 2026-07-11
NVIDIA Health 转发并介绍了一项关于**自我改进智能体**的研究思路：agent 只有在评估系统足够可靠时，才能继续提升，因此提出用 **Red Queen Gödel Machine** 让 agent 与评估器共同进化，并保持在可信 ground truth 上。 帖子给出两组实验结论： - **编码任务**：相比先前基线，结果更好，同时使用 **1.35–1.72× 更少的 search tokens**。 - **论文评审实验**：将 **Nemotron 3 Ultra worker agents** 与一个 frontier meta-agent 结合后，性能接近“只用 frontier 模型”的水平，但 **search-token 成本约低 13×**。 最后还指出，把这种自我改进 agent 推向**生物学和化学**场景，需要领域专用工具、模型和评估循环；NVIDIA 认为 **BioNeMo Agent Toolkit** 是未来方向的一部分。