北京
AI 研究智能体（AI Research Agent，AIRA）已经能够自主提出、实现并评估机器学习实验，但在前沿任务上的进展始终受制于成本：写出一个候选方案只需几分钟，而验证它是否有效却可能需要数小时甚至数天的 GPU 时间。
如今，智能体能够提出的候选方案数量，远远超过其能负担得起执行的数量，这使得“如何在固定执行预算下分配算力”的研究偏好（research preference）成为决定研究进展的关键因素。
为应对这一挑战，Meta FAIR 团队及其合作者提出了“AI 研究偏好模型”（RPMs），一个无需实际执行候选方案，就能预测多个候选方案中哪个最值得投入算力去执行的模型。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2608.13940
研究团队观察到，语言模型在预测绝对指标或执行结果时表现并不可靠。因此，RPM 不会被用于猜测某个方案最终能跑出什么分数，而是把问题重新表述为相对排序问题：在真正投入算力之前，先对候选方案进行排序，找到最有希望的路径。
具体而言，他们首先基于冻结的预训练语言模型（未进行任务特定训练）构建了两个不同形式的 RPM：一个inference-only 模型，对候选计划、代码和先前执行过的解决方案进行推理，以及一个agentic 模型，先执行小规模试验再做后续决策；随后，他们将这两类模型整合到了一个 AIRA-dojo 搜索 agent 中。
在 Agentic RPMs 研究中，研究团队发现试点实验智能体在分配时间预算时容易过于保守，导致大量预算被闲置。为此，他们采用了两种机制：一是在提示词中有意夸大剩余时间预算（报告的数值是实际的数倍），避免智能体过早停止；二是在每次提交后，引入一个独立的反馈模型审阅已有发现，提出下一步最有信息量的实验，或判断证据已经充分、结束循环。
在 AIRS-Bench 上的评估结果显示：两种方案分别将平均归一化得分从 0.684 提升至 0.711 和 0.729，并能在约 15 小时内达到无引导智能体 24 小时才能达到的水平，且所用执行预算不到后者的 2/3。值得一提的是，他们的最优 RPM 模型还在两个 AIRS-Bench 任务上取得了 SOTA 结果。
图｜RPM 增强型 AIRA-dojo 的评估结果
当然，这项研究也具有一定的局限性。例如，当前实验假设 LLM 推理成本可忽略，但实际存在延迟——以 Inference-only RPM 为例，扣除 0.660 小时的推理延迟后，归一化得分从 0.711 微降至 0.708，具体开销会因托管基础设施和模型规模而异；离线评估数据来自此前不同骨干模型、不同任务模态下的贪心搜索运行，属于离策略数据，使得研究论文的主要结论仍以端到端结果为准。
而且，研究团队仅将 RPM 的集成范围限定在子节点创建阶段。初步实验显示，由于 Hidden Consistent Evaluation 协议已保证验证集与测试集高度一致，RPM 用于最终节点选择时相对“选验证得分最高节点”的默认策略并无显著提升；父节点选择阶段的应用则留给未来工作。
此外，RPM 目前仅在 AIRA-dojo 框架下、使用单一骨干模型、在单一基准上得到验证，有待在后续工作验证其在其他框架和骨干模型上的可迁移性。
未来，AI 研究智能体的下一阶段竞争，或许不只是能否提出更多有潜力方案，还包括能够更准确地决定哪些方案值得投入研究资源。
RPM 则给出了一个直接的系统化路径：用相对比较取代脆弱的绝对预测，用历史轨迹补充判断上下文，并在必要时通过小规模实验获得更多证据。当实验评价远比方案生成昂贵时，把测试时计算投入候选选择，本身就可能成为提升自动化研究效率的重要方向。
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