Meta 提出 AI 研究偏好模型，帮助 Agent 筛选高价值实验
omarsar0 · x · 2026-09-02
Meta 发布论文探讨长周期研究智能体的核心问题：如何在无数实验想法中筛选出值得运行的。作者提出了“AI 研究偏好模型”，在执行前预测哪个候选方案最有前景。模型分为两种变体：纯推理版本基于计划、代码和历史方案进行判断；智能体版本则会在投入预算前先运行小规模试点实验。在 AIRA-dojo 和 AIRS-Bench 上的测试显示，该方法将平均归一化分数从 0.684 提升至 0.711 和 0.729，显著优于无指导的 Agent。
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