人大与 IQuest 推出 DeepEvolve：自我改进预测系统登顶 FutureX 三周
Zhipeng Chen · hf · 2026-10-22
中国人民大学高瓴人工智能学院、IQuest Research 与南洋理工大学提出 DeepEvolve，一个面向「递归自我改进」（RSI）的可持续进化 Agent 系统，以未来事件预测为落地环境。
- 动机：当前 AI 系统参数冻结、靠外部更新改进；理想系统应能从自身经验持续变强，但研究 RSI 需要持续变化、可客观验证且自然真实的环境。
- 设计：一个「活环境」合成可验证任务；递归进化引擎把每次预测背后的推理轨迹转化为能力——将搜索与预测解耦以适应易受数据污染的实时环境，并蒸馏可复用技能以弥补实时轨迹的稀缺。
- 结果：在按真实世界结果每周更新评分的 FutureX 排行榜上，自我改进后的预测器连续三周排名所有系统第一，评分最高提升 195%；在自建评测中于四个基础 LLM 上均进前三，超出最强基线最多 10.7 个 Bradley-Terry 分。
作者认为这预示 AI 正从「在固定数据上训练静态模型」转向「培养能在开放环境中从自身经验中成长的 Agent」。
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