arXiv · cs.AI· Yue Huang, Zhangchen Xu, Xiaonan Luo, Zheyuan Liu, Lichi Li, Yiping Wang, Peiyang Song, Eric Gabriel Ramos, Enze Xie, Olexandr Isayev, Paul Liang, Nouha Dziri, Huan Sun, Jianfeng Gao, Ying Liu, Misha Sra, Xiangliang Zhang, Alex Pentland, Zichen Chen·· 1 天前
Epi：面向自主研究的持续自改进智能体
Epi: Towards a Persistent, Self-Improving Agent for Autonomous Research
arXiv:2610.24944v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Yue Huang, Zhangchen Xu, Xiaonan Luo, Zheyuan Liu, Lichi Li, Yiping Wang, Peiyang Song, Eric Gabriel Ramos, Enze Xie, Olexandr Isayev, Paul Liang, Nouha Dziri, Huan Sun, Jianfeng Gao, Ying Liu, Misha Sra, Xiangliang Zhang, Alex Pentland, Zichen Chen
研究任务与主要进展
Epi 提出一种可持续跨模型会话开展研究、从实验积累经验并回访替代方案的自主研究智能体。作者报告其取得120项纪录结果，包括将n皇后常数的区间收窄约84倍、将四次Feigenbaum吸引子维数的严格区间收窄超过360万倍，并用精确对偶证书证明Cohn-Elkies线性规划界在10维和11维不可能取到最优。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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