CoEvo-RSI : quand les environnements évoluent, quels modèles suivre ?
En bref
- CoEvo-RSI synchronise l'évolution des environnements et des modèles via un méta-agent.
- Qwen3.5-9B, entraîné par fine-tuning supervisé, rivalise avec des modèles plus grands.
- Surpasse DeepSeek-V4-Pro et GLM-5.3 sur des benchmarks spécifiques.
Des chercheurs proposent CoEvo-RSI, un cadre d'évolution récursive pour agents (RSI) qui synchronise l'évolution des environnements (harness) et des modèles (cerveau). Selon l'annonce, ce système utilise un méta-agent pour sélectionner ou fusionner des versions de modèles en fonction des archives d'exécution historiques, réduisant ainsi les écarts entre capacités du modèle et exigences de l'environnement.
L'approche est testée sur des tâches verticales comme l'attribution de défaillances multi-agents ou l'exécution d'instructions domotiques. Les résultats indiquent que Qwen3.5-9B, entraîné uniquement par fine-tuning supervisé sur ses propres trajectoires, rivalise avec des modèles plus grands, surpassant DeepSeek-V4-Pro et GLM-5.3 sur des benchmarks spécifiques.
Ce résumé vous donne l'essentiel. L'article complet, ses chiffres et ses citations sont chez Hugging Face Daily Papers.
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