3 天 1.5 万节点知识图谱，rekursiv 详解 agent 蜂群破 NanoChat 纪录
hyperparticle · x · 2026-09-15
rekursiv.ai 发布博客详解其 auto-autoresearch 系统：一组 AI agent 相互接力、保留失败实验、并改进自己的研究方式，3 天内在 Karpathy 的 NanoChat 基准上超越此前 SoTA。
核心设定：在单张 B200 上、5 分钟训练预算内改进一个语言模型。
成绩：10 个种子的平均 BPB 达 0.88779，低于此前最优（Recursive 0.91087、Aster 0.90980、Hiloop 0.90160、Hyra 0.90154）。
方法：
- 把 agent 视为「天才但不识轻重」的实习生，让 agent 群自己摸索研究策略
- 3 天构建了 15,099 节点的知识图谱，连接 issue、artifact、实验、信念和代码改动
- 基于 trackinizer、sagent、priml、configgle 四个自研组件
团队此前还做过 ARC-AGI 和 Sudoku 攻关项目，并正在招聘（[email protected]）。
所属事件:rekursiv 蜂群 agent 三天刷新 NanoChat SoTA 并开源研究追踪工具(5 条相关)→
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