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本文讨论了一篇新的MIT论文，提出了一种自进化AI科学家的框架，该框架能够识别当前模型的不足并引入新的科学概念，区分了检索、搜索和发现。
MIT的研究人员发表了一篇关于自进化人工智能科学家的论文，这些科学家能够发现并调整自己的科学词汇，利用范畴论框架数学量化真正的创新，并将发现与单纯的搜索或检索区分开来。
本文研究了大语言模型智能体在多轮迭代经验内化过程中出现能力渐进式崩溃的原因，并提出了一套从经验粒度、注入模式和训练机制三个维度出发的鲁棒解决方案。主要发现包括：原则级经验、逐步注入方式以及离策略上下文蒸馏能够带来更稳定、更可持续的持续学习效果。
这是一个纯Python的自进化AI框架，包含64个模块，覆盖记忆、知识图谱、联邦学习等功能，无需额外库即可运行。