Meta 开源 RankEvolve：双 agent 互审把自动实验准确率从 45.8% 提到 62.5%
dair_ai · x · 2026-10-04
Meta 发布论文 RankEvolve，解决让 coding agent 自动跑 ML 实验时的可靠性问题：一个静默 bug（如评测数据泄漏、梯度断连）就可能作废数小时训练及其后续所有迭代。
核心做法：
- 用编译协议强制每个研究阶段与关卡（gate）按规范执行
- 将 Claude Code 与 Codex 作为独立节点互相审查、修复彼此的改动
结果：
- 相同预算下，两个产品组合将执行准确率从最佳单品的 45.8% 提升至 62.5%
- 在开源 HSTU 推荐模型上迭代 12 轮，MovieLens-20M 的 NDCG@10 较已发表结果再提升 4.48%
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