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AgonAlpha是一个全新的自主Alpha发现系统，它在经过验证的研究产物中进行搜索，并采用具有否决权的对抗性审核器以及考虑待处理任务的预算分配机制。在WorldQuant BRAIN上的部署取得了高适应度与夏普比率，同时保留了完整的溯源信息。
分享了一个基于LLM自我纠正研究的提示词方法论，强调无外部反馈时模型自查效果有限，推荐对抗式审查等逐步增强的提示策略。
本文提出TriAdReview，一种三角对抗评审架构，该架构使用两个独立的评审模型（工程视角和边界视角）以及一个裁决机制，迭代改进生成模型在技术文档生成中的输出。实验表明，相比单模型基线，整体提升了10.1%，在安全审计、代码生成和架构设计方面取得显著提升，但在需求分析上出现下降，表明效果具有任务依赖性。
作者开源了Sisyphus Academica，这是一个由20多个专业化智能体组成的自协调智能体群，配备新颖性引擎和对抗式评审，用于生成可出版的研究论文，避免幻觉引用和典型的AI文风。