AI 研究团队自主发现线性注意力架构，1.3B 规模超越 GDN2
原文标题：Building AI Research Teams for Autonomous Discovery of Linear Attention Architectures
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论文构建由不同学科背景的持久化 AI 研究者组成的团队，各自保留私有研究历史、共享实验证据并通过自适应分配获得研究机会。该团队在搜索线性注意力架构时，于 1.3B 规模的语言建模、常识推理与检索任务上超越 GDN2；消融显示学科背景、私有历史与自适应分配缺一不可。
- 问题
- 如何让多 AI 研究者团队在有限实验预算下持续协作发现新架构。
- 方法
- 不同学科背景的持久化智能体各自保留私有研究历史、共享证据，并按自适应分配获得研究机会。
- 结果
- 在 1.3B 规模的语言建模、常识推理与检索任务上超越 GDN2；去掉任一组织组件效果下降。
- 影响
- 展示多智能体自动科研可产出有竞争力的架构，为架构搜索提供新范式。
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