arXiv Artificial Intelligence· Wenqian Ye, Ziwei Guan, Zi Yang, Shivani Modi, Cici Cong Wu, Yunlong He, Yuxin Chen, Zhengyu Zhang, Liang Luo, Venkatesh Ranganathan, Jianhui Sun, Yantao Yao, Wenlin Chen, Buyun Zhang, Ellie Dingqiao Wen, Henry Kautz, Aidong Zhang·· 18 小时前AI 评分27
HACE：异构智能体协同进化框架，让专业基础模型与 LLM 智能体互相提升
Heterogeneous Agentic Coevolution
AI 导读
研究者提出异构智能体协同进化框架 HACE，通过互惠学习让专业基础模型与 LLM 智能体共同进化：专业模型用监督学习提升，智能体则基于当前专业模型的验证性能增益进行 on-policy 强化自训练，其探索又反过来指导专业模型后续训练，并用进化搜索优化两者的交互机制。在推荐系统、蛋白质功能预测和晶体稳定性预测三个领域，HACE 在主要任务指标上均优于所评估的自改进方法。
来源：arXiv Artificial Intelligence · arxiv.org