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从另一个角度来看,为探索自主改进的边界,研究人员让M2.7在内部框架上自主优化模型编程性能。该模型完全自主运行了超过100轮迭代循环:分析失败轨迹→规划变更→修改框架代码→运行评估→对比结果→决策保留或回退。在此过程中,M2.7自主发现了多项有效优化策略:系统搜索温度参数、频率惩罚与存在惩罚的最佳组合;设计更具体的工作流指南(如修复漏洞后自动检索其他文件的相同错误模式);在智能体循环中增加循环检测机制。这些改进使内部评估集性能提升30%。
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