专题 · FULL STORY
OpenMLE系统与Frontis-MA1模型开源发布
清华团队发布开源全栈系统OpenMLE及35B参数模型Frontis-MA1，通过“AI4AI”理念为机器学习工程提供测试床，探索AI的递归自我提升。
2026-07-31 ~ 2026-08-04 · 3 集 · 7 条
第 1 集 · FrontisAI开源全栈系统OpenMLE及35B模型(2026-07-31,2 条)
FrontisAI 推出了致力于实现递归自我改进的开放研究系列 OpenRSI，并开源了首个全栈 AI4AI 系统 OpenMLE 及 35B 参数的元进化智能体 Frontis-MA1。该系统利用进化智能体执行机器学习工程任务，在单张 4090 显卡上即可将 MLE-Bench Lite 的胜率提升至 71%，性能逼近 GPT-5.6。
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第 2 集 · 开源全栈系统OpenMLE助力AI递归自我改进(2026-08-01,3 条)
研究团队发布了开源全栈系统OpenMLE，为机器学习工程提供可执行测试床，旨在实现AI的递归自我改进（RSI）。同时推出的Frontis-MA1（35B）是一款专为MLE设计的AI4AI智能体，通过草拟、改进、调试和交叉等流程优化AI构建过程。该项目完全开源，甚至能在单张4090显卡上运行并展现出卓越性能。
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第 3 集 · 清华发布Frontis-MA1模型探索递归自我提升(2026-08-03,2 条)
清华大学研究团队提出名为 Frontis-MA1 的 35B 参数模型，旨在通过“AI4AI”理念探索机器学习工程中的递归自我提升。与当前多数依赖编码智能体进行简单爬山算法的研究不同，该模型引入了进化与遗传算法以释放更大潜力，并在测试中展现出超越 GPT-5.5 的性能表现。
- 35B模型结合进化算法超越GPT-5.5，实现递归自我改进 — cwolferesearch · 2026-08-03
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