arXiv · cs.CL· Shangyin Tan·· 12 天前精选AI 评分57
arXiv 论文提出让 LLM 智能体学会遗忘以扩展自动科研发现
Scaling Discovery Requires Forgetting
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Shangyin Tan
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.20563v1
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AI 导读
arXiv 论文《Scaling Discovery Requires Forgetting》提出，LLM 智能体自动科研的三种扩展策略（单智能体长迭代、并行、并行通信）都会因历史累积而停滞，智能体被自身过往尝试锚定，编辑越来越少且越来越小。论文的方法是周期性丢弃搜索状态（包括各智能体会话与候选历史），从当前最优候选重启搜索。在启发式编程、kernel 优化和模型训练四类任务上，相比并行智能体最高提升 15%，相比单智能体最高提升 39%。论文链接：https://arxiv.org/abs/2610.20563v1
推荐理由
论文指出 LLM 智能体自动科研随历史累积而停滞，提出定期丢弃搜索状态重启，在四类任务上给出量化对比。
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