Trinity 框架实现多模态智能体递归自我改进，18个未见基准平均涨26分
YangYou1991 · x · 2026-11-04
研究者发布「The Trinity」：将可验证的世界生成与能力驱动的 agent harness 进化耦合，实现多模态智能体的递归自我改进（RSI）。
关键结果（模型权重全程冻结）：
- 28 个训练基准平均提升 +34 分，18 个未见基准平均提升 +26 分
- Real2Sim2Real 流程让 Unitree G1 与 AlohaMini2 真机任务成功率从 0% 提升到 60%
论文从两个问题出发：任务是否是 RSI 进化的正确单元？世界生成与能力进化如何在持续反馈回路中互相强化？结论指向共享能力（shared capabilities）作为进化单元。项目页、arXiv 论文、GitHub 代码与 HF Papers 均已公开。
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