Google 论文提出 AIM：让研究智能体维护想法排序地图并校验代码一致性

AI 导读

Google 新论文提出研究智能体 AIM，通过维护一份按主题排序的想法地图，并检查代码是否与每个想法一致，让智能体更早获得更好结果。AIM 将想法归入排序主题，每轮在强主题和未测主题之间分配，并用审计器剔除被钻空子的结果、重新标注想法以匹配代码。

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谷歌新论文显示，研究型智能体如果维护一份按优先级排序的想法地图，并核对代码是否与每个想法一致，就能更快取得更好的结果，所以这两件事都要做。

大多数智能体只是不停地改代码。

当代码偏离了它所对应的想法时，智能体学到的就是错误的经验。

AIM 将想法按优先级归入不同主题，每一轮在强势主题和未经测试的主题之间分配时间。一个审计器会剔除被钻空子的结果，并重新标注想法以匹配代码。

它在 2 个任务组上分别以 1.6 分和 4.9 分的优势击败了此前最强的智能体 ScientistOne，并且最快提前 3.1 倍达到 ScientistOne 的最佳分数。

预计在可能方案很多但好方案很少的任务上，收益最大。