Meta 提出 HACE 框架:让专用基础模型与 LLM agent 协同进化互相提升
meta · hf · 2026-10-21
Meta AI 与弗吉尼亚大学提出 Heterogeneous Agentic Coevolution(HACE),解决专用基础模型(specialized foundation models)依赖人工改进、难以套用递归自我提升的问题。核心机制:
- 双向互学习:agent 的探索产生有效经验,反哺专用模型的监督训练;专用模型的进步又通过 on-policy reinforced self-training 提升 agent
- 进化式优化交互接口:随双方能力增长,动态调整信息交换方式与训练经验选择
- 三个领域验证:推荐系统、蛋白质功能预测、材料晶体稳定性预测,主任务指标上均超过被评测的自我提升方法
结论:异构协同进化可作为通过 agent 交互提升专用基础模型的通用路径。
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