PrimeScientist 用 MCTS 分配研究预算：奖励多 10.3% 实验少一半
dair_ai · x · 2026-09-23
dair-ai 推荐的 PrimeScientist 论文把「研究智能体把预算花在哪」当作智能体自身要决策的问题。
- 在 12 个 AI 研究任务上对比 AutoResearch：同等预算下奖励提升 10.3%，研究尝试次数减少 50.6%。
- 方法：维护一棵可执行的「计划树」，记录相互竞争的研究方向及其实验结果；自适应 MCTS 策略读取实验反馈和剩余预算，决定是探索新方向还是继续推进有希望的方向。
- 增益在系统、代码优化和 ML 工程任务上同样成立。适用于实验提案数量超过可运行预算的研究智能体场景。
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