跳到正文
只看开源模型#Agent自我改进
  1. GitHub · 3D 生成新仓库58

    neuronet-arena 开源：纯手写神经网络的进化模拟器，实验显示选择压力让觅食效率提升 13.7 倍

    GitHub 开源仓库 neuronet-arena 是一个进化模拟器，40 个智能体在 2D 场地中由各自的小型神经网络驱动觅食避害，网络、遗传算法和随机数生成器全部用 Python 手写，不用 NumPy、PyTorch 或 random。浏览器 JavaScript 演示与 Python 引擎位级一致，通过共享 PRNG、softsign 替代 tanh、Cayley 变换旋转和固定求和顺序规避 IEEE 754 未规定的 tanh、sin、exp 差异。8 个种子各跑 150 代的选择开/关对照实验显示，末代每智能体食物量为 13.39 对 0.98，存活数 33.0 对 13.4；首个版本曾因每代重建种群导致 0/20 进化基因存活，现用回归测试修复。MIT 许可。

    推荐理由：这个进化模拟器用纯手写引擎和双语言位级一致设计，展示了如何让浏览器演示逐位复现 Python 训练结果，方法可迁移。

  2. Hugging Face · 趋势模型64

    ornith-ai 发布端到端自我改进的 Ornith-1.5-122B 开源模型

    ornith-ai 发布 Ornith-1.5-122B，一个 122B MoE 模型，将 Ornith-1.0 的自我改进循环扩展到联合优化任务生成、scaffold 构建和解题 rollout，通过强化学习持续生成训练任务并改进策略。模型支持 262,144 tokens 上下文（YaRN 缩放后约 1M），可单张 80GB GPU 部署，并提供量化 Mobile 变体。基准中 SWE-bench Verified（non-hack）84.5、TerminalBench 2.1 为 81.2，评测采用防 reward hacking 措施并以 Claude Opus 作为 judge。

    推荐理由：模型卡同时给出多基准成绩与防 reward hacking 的评测细节，读者可对照同参数量级模型比较编码与智能体表现。

已经到底了