CoCoEvolve 元反思优化生产级 AI 系统
原文标题：Meta-Reflective Evolution Effectively Improves Production AI Systems
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论文提出 CoCoEvolve（Cortex Code Evolve），一种以「元反思」为核心的进化优化器：智能体变异器从完整进化历史中检索证据并探测在线系统后再提出变异。在 DABStep 榜单登顶，留出难例准确率 92.8%（Meta-Harness 78.4%、GEPA 30.4%）；data-eng-bench 求解率从 59.1% 提升至 77.4%，超过最佳基线 73.6%。
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CoCoEvolve以元反思优化生产级AI系统，DABStep登顶且留出难例准确率92.8%，远超Meta-Harness 78.4%。
- •核心是元反思：智能体变异器从完整进化历史检索证据并探测在线系统后再提出变异，而非只看搜索前沿的失败
- •DABStep公开榜登顶，留出难例准确率92.8%，对比Meta-Harness 78.4%、GEPA 30.4%（同等条件）
- •data-eng-bench求解率从59.1%提升至77.4%，超过最佳基线73.6%
- •在六个LLM数据管道工作负载上超越所有评估基线；HotpotQA准确率比GEPA高11个百分点
- •匹配消融确认各组件均有贡献
为什么重要：面向数据智能体、LLM数据管道等生产系统的自动优化，且给出与强基线的显著差距，对做AI系统自动调优的团队有参考价值。
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