AutoEnvScaling：让 agent 自建训练环境，无人类参与的自博弈 RL
_AndrewZhao · x · 2026-10-14
递归自我改进需要 agent 能自己搭建训练环境，但传统流程中研究者仍在环内，难以规模化。
论文提出 AutoEnvScaling，把 Data Flywheel 变成一个终端任务：一个 proposer agent 像人类研究员一样构建完整的 Harbor 任务和沙盒环境。由此实现终端 agent 的自博弈 RL——同一个模型既当出题者（builder）又当解题者（solver），互相促进，全程无需人类参与。
所属事件:AutoEnvScaling 让智能体自建训练环境推进递归自我改进(3 条相关)→
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