百度开源自动研究系统 ERNIE Evolve,推理优化速度达基线 6 倍
BaiduResearch · x · 2026-11-10
百度发布 ERNIE Evolve 自动研究系统
百度正式介绍 ERNIE Evolve——一个面向真实 AI 研发的自动研究系统，目标指向递归自我迭代（RSI）：让 AI 执行研究任务来改进 AI 本身。
系统架构
- 双层循环：外层（Director）决定「研究什么」，内层（Selector + Executor）负责把一个方向做深，多条研究线并行、各自维护候选树
- 独立把关：Evaluator 在被优化仓库之外运行，对智能体不可见，提升须超过噪声阈值；Reviewer 检查改动是否偏离方向或利用评测漏洞
- 经验沉淀：经验库保存历次候选、改动与实验结果，知识库收录论文与开源代码，供后续研究复用
验证结果
- 在 NanoChat AutoResearch、NanoGPT Speedrun、SOL-ExecBench 三项公开任务上均明显超越基线，前两项超过目前公开验证的最好结果
- 应用于在研的 ERNIE 5.5 Flash 推理优化，产出三项生产级验证的改进：
- 昆仑芯 P800 上低延迟推理生成速度达基线的 623.6%
- 确定性推理吞吐达基线 133.7%，且保持逐比特确定性
- 改进 MoE 调度与 GPU 解码
百度认为这类「AI 原生」自动研究基础设施正在成为新的基础设施，RSI 的规模化落地将带来前所未有的智能提升速度。
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