NVIDIA SoL-Pi:auto-research 循环让编码 agent 省一半 token
nvidia · hf · 2026-09-18
NVIDIA 发布 SoL-Pi,一种受 RSI 启发、在 harness 层递归扩展 auto-research 循环的方法:让 agent 在越来越多样的环境中自动发现 harness 改进,并把可复用的改进迁移出开发环境。最终有四个机制经选择保留,涵盖动作执行、上下文压缩、观测处理与委托阅读。
在 51 项 EdgeBench 评测中,SoL-Pi 在 GPT-5.6 Sol 与 Opus 5 上达到与 Pi 相当的性能,同时:
- 记录 token 流量减少 44.7–49.0%
- API 成本降低约三分之一
- 相对原生 Codex 与 Claude Code harness,估计每小时节省 8.75–13.50 美元;相对 Pi 每小时节省 4.36–5.71 美元
这展示了用自动化研究循环在工程 harness 层面做递归自我改进、并逼近生产级结果的可行性。
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