精选理由
这篇论文戳破了“越大越好”的直觉，做智能体自我进化的团队会发现，把预算花在求解器上比花在进化器上更划算，值得重新审视你的架构设计。
一篇新论文挑战了“把最强模型放在进化器位置”的常见做法，指出自我进化智能体的关键在于更好的求解器，而非更大的更新编写模型。研究将“编写有用更新”和“在任务执行中受益于更新”这两个通常混为一谈的任务分开。实验发现，较小的Qwen3.5-9B模型作为进化器，其更新效果与Claude Opus 4.6相当；而昂贵模型更适合作为实际求解任务的智能体。中等规模模型是甜点：既能有效调用和遵循新程序，又不会因自身能力过强而让更新失去提升空间。
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一篇新论文挑战了“把最强模型放在进化器位置”的常见做法，指出自我进化智能体的关键在于更好的求解器，而非更大的更新编写模型。研究将“编写有用更新”和“在任务执行中受益于更新”这两个通常混为一谈的任务分开。实验发现，较小的Qwen3.5-9B模型作为进化器，其更新效果与Claude Opus 4.6相当；而昂贵模型更适合作为实际求解任务的智能体。中等规模模型是甜点：既能有效调用和遵循新程序，又不会因自身能力过强而让更新失去提升空间。
Better self-improving agents need better solvers, not bigger update-writing models. This challenges the common habit of putting the strongest model in the evolver seat. The usual intuition was: put the strongest model in…