Baidu uruchamia ERNIE Evolve, samodoskonalący się agent badawczy AI

Zespół ERNIE firmy Baidu opublikował ERNIE Evolve 9 listopada 2026 roku: autonomiczny system, który edytuje i testuje kod własnych modeli, zgłaszając duże przyspieszenia w rozwijanym modelu ERNIE-5.5-Flash.

Zespół badawczy ERNIE firmy Baidu opublikował ERNIE Evolve 9 listopada 2026 roku, autonomiczny system badawczy, który uruchamia zagnieżdżone pętle, zewnętrzną i wewnętrzną, aby proponować, wdrażać, oceniać i weryfikować usprawnienia kodu własnych modeli i infrastruktury Baidu w izolowanych środowiskach.

Co zmienia ERNIE Evolve

Pętla zewnętrzna wybiera kierunki badań, a pętla wewnętrzna opracowuje i testuje usprawnienia, co pozwala systemowi na rekurencyjne samodoskonalenie (RSI) kodu modeli.
Pracę dzieli pięć ról: Director wybiera kierunek na podstawie Experience Bank i Knowledge Base, Selector formułuje hipotezy, Executor edytuje kod w izolowanych środowiskach, Evaluator mierzy poprawność na rzeczywistych obciążeniach, a Reviewer sprawdza, czy wyniki nie są sztucznie zawyżane.
Zastosowany do rozwijanego modelu ERNIE-5.5-Flash, przyniósł wzrost przepustowości o 33,7% i skrócenie czasu na token o 26% w deterministycznym wnioskowaniu na GPU.
Na chipach Kunlunxin P800 dał przyspieszenie o 623,6% dla wnioskowania o niskim opóźnieniu oraz poprawę szybkości dekodowania o 14,9%.
W publicznych testach uzyskał wynik walidacyjny BPB 0,8763 w NanoChat AutoResearch, osiągnął docelową stratę w 38,9 sekundy w NanoGPT Speedrun Track 1, wykorzystał 2590 kroków w NanoGPT Speedrun Track 3 oraz uzyskał średni wynik SOL 0,819 w SOL-ExecBench.

Co to znaczy dla twórców AI

To konkretny, potwierdzony wynikami przykład laboratorium AI, które pozwala agentowi działać bezpośrednio na własnym potoku treningowym i wnioskowania, a nie tylko generować kod aplikacji. Wyniki na chipach Kunlunxin P800, które nie są produktem Nvidii, mają znaczenie dla inżynierów śledzących narzędzia agentowych badań i optymalizację wnioskowania.

Otwarty kod i kolejne kroki

Baidu podaje, że zoptymalizowane wyniki z publicznych testów zostały udostępnione jako open source na GitHubie, a usprawnienia wnioskowania w świecie rzeczywistym są już zintegrowane z produkcyjnymi systemami ERNIE-5.5-Flash. Zadeklarowane plany zespołu obejmują rozszerzenie systemu na optymalizację systemów treningowych oraz, w przyszłości, pozwolenie mu na pomoc w projektowaniu własnych benchmarków i zestawów ewaluacyjnych, przy zachowaniu nadzoru człowieka w miarę wzrostu możliwości RSI.

Źródła

ERNIE Evolve (Baidu, 9 listopada 2026, oficjalne)

Tekst przygotowany z pomocą AI wyłącznie na podstawie źródeł wymienionych powyżej. Zanim trafił na stronę, przeszedł automatyczną kontrolę dat, źródeł i wszystkich wersji językowych.