研究智能体 Épi 自创 120 项纪录：同模型下超 Codex 5.4%、成本仅 64%
Arindam_1729 · x · 2026-11-02
论文《Épi: Towards a Persistent, Self-Improving Agent for Autonomous Research》提出一个能跨会话持续研究的自主智能体。核心思路：多数智能体会话结束即遗忘一切，Épi 则通过持久化研究历史、层级记忆、版本化分支与独立评审来积累经验、恢复工作并回溯备选路线，实验跨会话运行，由固定验证器评估输出。
- 自主产出 120 项纪录：12 个家族的 20 项数值界纪录、8 个家族的 100 项构造纪录，包括 nn-queens 常数区间收窄约 84 倍、四次 Feigenbaum 吸引子维度的严格区间收窄超 360 万倍
- 给出 Cohn–Elkies 线性规划界在维度 10、11 不可取等的精确对偶证书
- 计算机辅助证明了 8 团簇分割图上 Tuza 猜想的特例
- Épi-turbo 扩展到算法编码，为车辆路径、调度等任务生成可执行求解器；在 FrontierOR 30 个任务上总分超 Codex 5.4%，成本仅 64%，用的还是同一个模型
所属事件:研究智能体 Épi 借持久记忆刷新 120 项纪录(2 条相关)→
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