**AIDE^2：AI 研究智能体实现递归自我改进**

_Recursive self-improvement of AI research agents_

> 论文提出 AIDE^2，让前沿 AI 研究智能体优化自身代码：提出改动、在 AI 研发任务基准上测试自身新版本，并保留在隐藏评测中表现最好的修改，形成“递归自我改进”闭环。在为期 8 天的自主运行中，它连续发现 7 项改进（从新搜索策略到压缩管理上下文的记忆机制），并泛化到机器学习工程、启发式算法工程和物理天气预测等 4 个留出基准，其中天气预测属分布外任务；在全部 4 项上，最强版本达到或超过 FML-Bench 名列前茅的人类工程研究智能体。此外，在另一留出任务族上，奖励黑客率从 55% 降至 32%，比人类工程智能体低 7 个百分点，而该指标从未被显式优化。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-09-23 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2609.26457)