最强AI改进自己仅得0.16分? Einsia AI发布AI4AI-Bench: AI能否设计...

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导读

AI 能否改进 AI 自己？

AI 已经会写 AI、训练 AI、优化 AI 系统；下一个里程碑，是 AI 能不能开始「设计 AI」。

对于今天的 Coding Agent 来说，它能介入的改进大致有三层：

系统工程解决算子、并行和通信，最终受硬件上限约束；数据工程改进配比、合成和清洗，受高质量信息供给限制；而算法设计改变的是目标函数、更新规则和训练流程本身。

这一层最特殊，一个更好的算法改变的是：在同样的数据和算力下，究竟能换来多少能力。

Adam、DPO、GRPO 这样的进步一旦出现，就能持续影响之后的一代代模型。

所以，如果 Recursive Self-Improvement 真要形成闭环，关键问题就是：

「今天的 Agent，已经能开始设计更好的 AI 算法了吗？」

Einsia AI 旗下 Navers Lab 最新发布的 AI4AI-Bench，盯上的正是这个问题，该 Benchmark 在 X 发布 7 小时后获得 110 万次浏览，引起了 2956 条相关讨论并登上 X 的 Today News。

AI4AI-Bench 在 X 发布 7 小时后获得 110 万次浏览

• 论文题目：AI4AI-Bench: Benchmarking LLM Agents in Algorithmic Design for Recursive Self-Improvement

• 项目主页：https://lab.einsia.ai/ai4ai

• Arxiv: https://arxiv.org/abs/2608.20318

• GitHub Repo: https://github.com/Einsia/AI4AI-Bench

当 Agent 不再只是 “改代码”，

而是要改 “模型怎么学”

区分「调参」和「设计算法」，从来不能看 diff 有多长。

同样是「改进训练算法」，一份提交可能把训练步数拉长、学习率调小、checkpoint 存得更频繁，改了几百行，本质上仍是在使用既有算法；另一份只改了几行，却重写了损失函数中的关键项，真正改变了模型如何学习。

AI4AI-Bench 把这条边界划得很清楚：超参数是算法接受的输入，算法改动则改变算法本身。

这也是算法研究真正困难的地方。一个成熟的算法研究员需要从训练动态中判断问题究竟出在哪里：策略熵是否坍缩，某个惩罚项是否压过主目标，奖励模型是否已经饱和…… 然后修改对应的机制，而不是继续在外围调参数。

「先定位机制，再改变机制。」

AI4AI-Bench 想测的，正是今天的 Agent 能不能进入这个研究闭环。

把 Agent 扔进十个真实的研究仓库

为了把这件事测得足够真实，Navers Lab 没有专门「造题」，而是直接选了 10 个真实的 AI 研究仓库，覆盖 10 类不同的算法问题：

其中 8 个涉及模型训练，另外两个 —— 权重平均和 One-shot 剪枝 —— 本身并不训练模型，但同样需要做算法决策

AI4AI-Bench 的十个真实研究仓库

一套不给 Agent 留空子的评测流程

AI4AI-Bench 把 Agent 的探索和最终验收彻底分开。

第一阶段是 4 小时探索。 Agent 拿到一张 B300，可以自由读代码、改代码、跑训练，也可以反复查看一个廉价的 proxy metric。时间一到，真正留下来的只有一份东西：源码。探索阶段产生的权重、缓存和临时状态全部作废。

第二阶段是最长 12 小时的独立重跑。 提交的源码会在全新环境中从头执行，最终产出的模型再交给一个预先冻结、Agent 从未接触过的 evaluator 打分。更关键的是，它要击败的 baseline 就是原始仓库自己的代码。同一张 GPU、同样的时间预算、同一份数据、同一个 evaluator。

它只问一件事：

「在完全相同的条件下，你改过的算法，真的比原来的算法更好吗？」

这套流程也很像真实的算法研究：小实验可以快速筛掉一个想法，但真正决定它是否成立，仍然要靠一次完整、独立的重跑。

AI4AI-Bench 的评测流程

Opus 5 最强，

真正拉开差距的是「有没有进入算法层」

AI4AI-Bench 没有单独比较模型，而是把 模型 + Agent 框架 + reasoning effort 看成一个完整系统。

GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 在 Codex 下测试六档 reasoning effort；Claude Opus 5 和 Sonnet 5 在 Claude Code 下测试五档；Kimi K3 则测试最高档 max。

总计 29 个配置，每个配置完成 10 个任务，共 290 组实验。

十个任务的指标之间没法直接比，论文把它们统一换算到一把 0 到 1 的尺子上：0.1 分是仓库自带算法的水平，1.0 分是该指标理论上的最优，什么都没交出来记 0 分。一个分数落在 0.1 以上，衡量的就是「从自带算法到理论最优这段距离，被走完了多少」。

在统一后的评分尺度上，Claude Opus 5 整体表现最强。而从任务来看，十个任务中只有多轮 Agentic RL 已经出现多个满分配置，其余任务距离上限仍有明显空间。

但论文进一步把每一份代码提交拆开之后，发现了一个比模型排名更重要的分界线：

Agent 最后到底有没有真正修改「模型怎么学」？

280 份提交中，有 17 份没有产生可分类的修改。剩下的 263 份里：

• 141 份只修改了「训练怎么跑」；

• 122 份真正触及了「模型怎么学」。

前一类包括训练多久、learning rate、batch size、保存哪个 checkpoint、adapter 放在哪里；后一类则会修改 loss、加入新的 supervision、更换 update rule，甚至改变训练算法本身。

也就是说，即使已经给了 Agent 四个小时、一整个研究仓库，而且任务明确告诉他「仓库自带的方法只是基线，不是必须保留的做法」，超过一半的有效提交仍然没有进入算法层。

从结果来看，进入算法层的提交确实表现得更好。

只修改运行侧的提交，平均分为 0.126；真正修改学习过程的提交，平均达到 0.226，相差 0.100。

更多思考预算，

真正买到的是「进入算法研究的机会」

那什么东西能把 Agent 推到算法层？

把 reasoning effort 从最低推理档提高到最高档，触及学习算法的提交比例从 8% 上升到 64%。

低 effort 下，Agent 更多是在改预算、日志和优化器参数；到了高档，它们开始重写 objective、更换 learning rule，甚至给训练流程加入新的 supervision。

而且，reasoning effort 买到的不只是「敢改」。它还买到了更多实验：

• 四小时内的中位评测次数从 4 次增加到 16 次；

• 修改代码行数从 18 行增加到 246 行；

• 输出 token 从 1.1 万增加到 10.9 万。

最终成绩也确实随之提高。从最低 reasoning level 到最高档，平均分从 0.094 上升到 0.196；只看 Codex、固定 Agent 框架之后，分数更是随着档位逐级上涨，从 0.094 一路提高到 0.204。

提高 reasoning effort 的确有效，但它起作用的方式，不是让 Agent 把事情做得更好，而是让更多 Agent 去做那件真正值钱的事 —— 读训练动态、指出是哪个机制在失效、然后改掉它。

值得注意的是，即使到了最高档，平均分 0.196 距离理论最优仍然很远 —— 从仓库 baseline 的 0.1 到最优的 1.0，它只走完了大约十分之一。

「Agent 已经开始进入算法研究，但距离稳定做好算法研究还很远。」

Agent 到底改了些什么？

那走到了的那些呢？

把一个不训练的任务，改成了训练任务。

One-shot 剪枝原本很直接：给权重打分，删掉一部分，结束。仓库自己的方案最终 perplexity 是 53.4。但有一份提交把它改成了完整的三阶段训练流程：先重新设计存活权重的选择与更新方式，再做逐层蒸馏，最后对整个模型进行 masked knowledge distillation fine-tuning。最终 perplexity 被压到了 13 出头。

更关键的是中间那次失败。第一次尝试的 perplexity 直接炸到 572，Agent 没有简单换一组超参数，而是继续追踪执行过程，最终发现：前面的权重分配步骤会原地覆盖 layer 0 的输入，导致真正剪枝时读到的已经是 layer 31 的 activation。

把「求个平均」改成一个可搜索的优化问题。

权重平均原本只是把 72 个候选模型做均匀平均。Agent 却先给自己造了一套实验工具：把 72 个模型的相关 tensor 全部打包进 GPU，再提前缓存 proxy images，让一次候选权重组合的评测从约 190 秒降到 0.38 秒，接近 500 倍加速。

有了这套工具之后，它才开始系统比较 best single model、top-k、greedy soup，以及直接用 cross-entropy 和 Adam 学习混合系数等方法。

不让模型从零摸索，先教它最优解。

多轮 Agentic RL 原本直接使用 GRPO，但拿到满分的提交做了另一件事：先生成大量棋盘，用求解器算出每一步的最优动作，再用这些监督信号对策略做 imitation learning；其中一份甚至进一步使用 DAgger，让当前 policy 自己探索，再不断补上正确答案。

这三个案例看起来完全不同，但它们有一个共同点：动手之前，先造出一样能验证判断的东西。

剪枝案例先定位 activation 到底坏在哪一层；权重平均案例先造出快 500 倍的实验装置；Agentic RL 案例先写出 solver，知道任务的最优行为是什么。它们不是先「多试几个参数」，而是先回答「问题到底出在哪里、我怎么知道自己的判断是对的」，然后才去改算法。

而这，正是算法研究本身的样子。

AI4AI-Bench：意义不止于榜单

AI4AI-Bench 真正做的，是把「AI 改进 AI」拆到了可以验证的粒度上。

它不只问 Agent 能不能把代码改跑通，而是进一步追问：它改的是一次训练怎么跑，还是模型本身怎么学？

结果已经很清楚：真正进入算法层的提交更少，却明显更有效；更高的 reasoning effort，也确实能把更多 Agent 推进这一层。

而那三份最亮眼的提交 —— 把剪枝改成蒸馏训练，把权重平均改成可优化问题，把纯 RL 改成先 imitation learning—— 也说明了一件事：

Agent 已经能够偶尔做出真正的算法设计。

现在的问题，不再是它能不能碰到这一层，而是这种能力什么时候能从「偶尔出现」变成「稳定发生」。

AI 已经会写 AI、训练 AI、优化 AI 系统；下一步，是它能不能稳定地设计出更好的 AI。

这才是 Recursive Self-Improvement 真正值得关注的下一个里程碑。