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arXiv 2610.08993 Verify Less, Evolve More：训练 idea-level critic 提升验证效率
一句话：论文 Verify Less, Evolve More（10-6，cs.AI）针对 AI4ML 中实证验证昂贵的问题，训练 idea-level critic 模型预测某次 ML 改动能否改进，提升验证效率。
背景
- arXiv 2610.08993（10-6，cs.AI）：AI4ML 中实证验证需昂贵训练/评估，限制 agent 进化速度与规模。
核心要点
- 训练 idea-level critic：用 Gemini-3.1-Pro 合成高质量 critique 做 SFT，再 GRPO 提升预测准确度。
- 静态 idea 评估超越 Gemini-3.1-Pro；推理期进化在同验证预算下选更优 idea。
- 作为学习奖励模型，把实证验证留给不确定情形，同资源下支持更多策略更新。
- 增益延伸到 agent 推理、持续学习与策略训练。
为什么重要
- 把「验证效率」变成可学习的子问题，让 ML agent 在有限算力下发现更优解。
- idea-level critic 是 agent 自我进化的重要基建。
关键事实速记
- arXiv 2610.08993（10-06）
- idea-level critic 模型
- Gemini-3.1-Pro 合成 SFT + GRPO
- 超 Gemini-3.1-Pro 静态评估
- 验证预算内更优解
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