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本文提出混合开放式三方进化（HOTE）框架，该框架使用混合模式强化学习协同进化提议者、求解者和评判者，用于深度研究任务，以8B模型实现了超越更大静态模型的最优结果。
MetaEvo 提出了一种两阶段框架，用于基于LLM的智能体的持续进化，利用基于偏好的优化来增强原则抽象和用于经验重用的模块化架构，在推理基准测试上优于强基线。
EvoMap 推出了 GEP（基因组进化协议），这是一种网络协议，使代理能够将成功策略转化为基因和胶囊以实现自我进化，减少重复探索。
awesome-autoresearch 列表更新，新增 6 个基于 Karpathy autoresearch 模式的应用案例，涵盖客服 agent 自我进化、Shell 集成、代码配置自我优化、RAG 调优和 ASO 等场景。