MIT 和 Sakana AI 的论文提出 SIFT（Self-Improvement via Fast Tree-search），用 LLM judge 先排序候选自修改、只评测有希望的节点，大幅降低自我改进编码智能体的运行成本。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/cmu8vvglu034trorrkz2mvypg
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- 原文链接：MIT 与 Sakana AI 提出 SIFT：低成本的自我改进编码智能体树搜索框架
- 分类：论文
- 作者：X：Elvis Saravia (@omarsar0, DAIR.AI)
- 发布时间：2026/09/20 04:53
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