新智元报道
AI已经能写代码、跑实验，甚至靠海量试错刷新部分人类纪录。
但当目标从「把一个分数继续刷高」，变成「提出一种真正更好的机器学习方法」，最强模型还能走多远？
一项覆盖12个领域、140个真实研究任务的新工作MLS-Bench给出了并不乐观的答案。
即使拿到人类最强方法的完整实现，并被允许反复实验，当前前沿模型仍没有展示出可靠的方法创新能力。它们交出的所谓新方案，基本仍是对已知方法的调优与重新组合。
更值得注意的是，MLS-Bench的评测已经进入Kimi K3和Qwen3.8-Max的官方发版表。
代码评测逐渐饱和后，头部模型厂商正在把下一个能力前沿指向同一个问题：
AI能否真正开展研究？
论文链接：https://arxiv.org/abs/2605.08678
项目主页：https://mls-bench.com/
代码链接：https://github.com/Imbernoulli/MLS-Bench
在Kimi K3与Qwen3.8-Max的官方评测表中，MLS-Bench-Lite与软件工程、终端操作和通用智能体评测并列出现。
图片分别来自Kimi K3 Tech Blog与Qwen3.8-Max官方Blog。
这不是又一套代码题。MLS-Bench-Lite从完整评测中选出30个任务，覆盖全部12个机器学习领域，专门考查模型能否围绕真实研究问题提出并实现更好的方法。
2026年6月，Kimi K2.7-Code首次将它纳入官方发布评测；一个月后，Kimi K3再次采用；随后Qwen3.8-Max也把它写进官方发版结果。对于一个刚刚提出的研究评测，这种采用速度说明，行业关心的不再只是Agent能不能完成更多编码任务，而是它能不能推动AI本身继续前进。
拿到强方法之后
模型仍在重组答案
论文主实验评测了五个前沿模型。模型既可以直接提交首次方案，也可以进入真实代码库，多轮修改代码、运行实验，再提交最终实现。
研究团队还把强人类基线的代码直接交给模型，其中包括每个问题上公认的SOTA方法。换句话说，模型不是在信息不足的情况下从零猜答案，而是已经站在当前最好方法之上，任务只剩下继续向前一步。
论文主实验的结论很明确：在当时评测的五个模型中，所有模型提出的方法在整体表现上都无法超过Human SOTA。即使模型已经拿到Human SOTA的实现，并被允许进行多轮实验，这一步也没有发生。
随着更强模型进入榜单，汇总分数还会继续上涨，但领先成绩本身仍然不高，评测远未饱和。与此同时，一次总分超过某条基线，并不自动意味着模型发现了新的机制。更关键的问题是，增益究竟来自方法创新，还是来自更充分的调优、搜索与已有组件重组。
网页柱状图按领域展示首次方案、多轮Agent与Human SOTA；论文主实验中，模型方法的整体表现均未超过Human SOTA。
论文进一步检查了模型到底在做什么。结果发现，当提示词从「发现一种新方法」改为「优化现有方案」时，模型反而做得更好。专家逐项分析提交后也看到，模型经常把已经出现过的模块重新排列组合，再把组合包装成新方法；真正新的机制极少，即使偶尔出现，也往往缺少能够解释其有效性的有洞见假设。
专家案例分析显示，模型提交往往紧贴已经看到的基线组件。
这里出现了一个颇具反差的现象。模型能够读懂代码库，识别多个基线的组成部分，也能把不同组件拼接成一个可以运行的系统。
从工程执行角度看，这已经是一种很强的能力；但从科学发现角度看，它仍然没有回答最关键的问题：为什么需要一个新的机制，它要修正现有方法中的哪项根本缺陷，又凭什么在新的数据和规模上继续有效？
当模型缺少这样的判断时，多轮实验很容易退化成局部爬山。它根据刚看到的结果微调权重、组合模块、修改训练细节，偶尔可以获得增益，却很难形成一个有解释力、可迁移的研究主张。
这不是简单的「分数还不够高」。当前模型离真正的方法发现仍然很远：它们会调参、会改工程、会拼装已知组件，却还不会像优秀的人类研究者那样提出真正有用的算法创新。
外推到科学发现
过去一年，Auto-Research与递归自我改进迅速升温。AlphaEvolve在circle packing等问题上找到更优构造，nanoGPT speedrun也让Agent围绕固定目标不断试错。
与此同时，「自进化」正在变成一个不断扩张的标签。让Agent编写更多项目代码、自动生成技能、更新记忆、清理数据、合成训练样本，甚至优化训练基础设施，都可能被放进AI改进AI的叙事中。
Anthropic在《When AI builds itself》中梳理了一条非常直观的演化路线：模型先是提供代码片段的聊天机器人，随后成为能自己运行代码的编程Agent，再发展到能够分派长程任务的多Agent系统。其内部数据显示，Claude编写的代码已经占到合并代码的80%以上，工程师人均合并代码量也出现显著增长。Anthropic同时把真正「闭环」仍放在未来：由Agent自己构建和训练下一代模型。
图片来自Anthropic的When AI builds itself。
国内也出现了相似叙事。MiniMax M2.7的官方发布把模型创建强化学习技能、更新记忆并优化自身学习流程称为「开启模型的自我进化」。这些进展确实在提高AI研发的自动化程度，但它们主要回答的是模型能否更深地参与已有流程。
更关键的问题还没有因此消失：AI能不能发现人类尚未发现的方法？
这些工作证明了大模型可以成为强大的搜索器，但它们通常拥有一个共同条件：验证便宜、反馈快速、结果能被单一分数清楚判断。系统可以一次生成大量候选，再从中选择最优答案。
真正改变机器学习的方法不是这样诞生的。Attention、残差连接、归一化和Adam的价值，不在于它们只在某一次实验里多赢了几个点，而在于它们换到不同数据、模型和规模后依然成立。支撑科学进步的，是这种能够迁移、能够扩展的方法发现。
这也呼应了Richard Sutton在《苦涩的教训》中提出的标准。长期真正有效的，往往是通用、并能随计算资源继续发挥作用的方法；我们需要的是能够完成发现过程的AI，而不是只装载人类既有发现的系统。
从GAN、Seq2seq、VAE、BatchNorm，到ResNet、Transformer、扩散模型、LoRA、RMSNorm与PPO，机器学习社区的繁荣来自一批经得起时间、领域与规模检验的方法。让AI更快实现这些方法当然重要，但递归自我改进真正有野心的目标，是让AI独立发现下一批这样的方法。
此前没有一套评测真正测量这种能力。很多工程类任务把方法设计、超参数、数据处理和实现技巧混在一起；一些开放式研究任务又只看最终分数，无法判断提升究竟来自算法创新，还是扩大模型、修改评测器等捷径。
现有基准的覆盖方式也存在断层。一类任务本质上是数据挖掘竞赛：给定训练集和测试集，让模型清洗数据、组合现有算法，最后提交预测结果。另一类任务要求Agent生成研究方案或论文，再由语言模型从新颖性、完整性和可行性等维度打分，却不直接运行并比较它提出的方法。前者更接近工程，后者更接近文本评价，都没有正面回答方法到底有没有变好。
MLS-Bench要锁定的，正是这条最难测的能力轴。
140道题
把「方法创新」单独拿出来考
MLS-Bench覆盖语言模型预训练与后训练、视觉生成、强化学习、机器人、机器学习系统、AI for Science、优化与理论、因果推断、时间序列和可信学习等12个主要方向，包含140个来自真实代码库的研究任务。
这个覆盖范围决定了它不是围绕某一种模型能力制作的专门题库。语言模型任务会追问训练目标、优化器和路由机制能否改进；视觉生成任务会涉及采样与生成过程；强化学习与机器人任务需要方法在不同环境中维持收益；系统方向则把算法放回真实吞吐、资源和执行约束中。理论、因果、时间序列与AI for Science又引入了完全不同的归纳偏置与验证方式。
具体任务可以从KV缓存压缩一路延伸到时空交通预测、黑洞图像重建、抗体与抗原结合、机器人世界模型以及训练量化。它们来自不同研究社区，也使用完全不同的指标。这个广度本身就是工作的重要部分：它把「AI还能在哪些问题上推动机器学习」从少数热门案例扩展成了一张跨领域研究地图。
换言之，MLS-Bench不是在寻找一个特别适合Agent的领域，然后据此宣布AI已经会研究。它把今天机器学习研究中一批重要问题放进同一套可执行评测，希望观察一种能力能否跨越领域边界：模型是否能识别现有方法的实质局限，并提出在多个条件下仍然成立的改进。
每道题都不是复述论文，也不是复现已有结果。模型需要围绕一个明确问题，设计新的优化器、训练目标、注意力变体、采样策略或路由规则，并提交真正可以运行的代码。
每个任务至少包含3个检验迁移能力的测试环境，以及至少3个强人类基线，其中包括领域公认的SOTA。所有基线都由研究团队在同一套代码与评测流程中重新实现和校准。
这里的「强基线」不是论文中抄来的一行数字。研究团队需要把至少三种具有代表性的人类方法重新接入任务，确认它们能够在统一代码库中恢复应有表现。只有这样，模型最终超过或落后于基线时，差异才不会来自不同训练代码、数据版本或实现质量。
这个过程同时校准了任务边界。如果最强的人类方法无法在允许修改的范围内表达，限制就过严；如果模型可以随意改动数据、训练预算或评分流程，限制又过松。每个任务都要在这两者之间找到可验证的边界：它既容纳真正的方法创新，又排除与研究问题无关的取巧空间。
模型与人类基线在相同代码库、相同训练协议和多个测试环境中接受比较。
为了确保测到的是目标研究问题，团队冻结数据管线、评测器和共享训练协议，只开放需要研究的组件。如果任务涉及模型结构，系统还会检查参数规模，防止模型靠增加容量换分。只在可见环境中提高分数、换到其他数据或规模便失效的方案，也不会被视为真正进步。
不同任务会用不同方式检验这种迁移。有的更换数据集，有的更换模型尺度，有的更换环境或训练条件。模型不能只针对眼前反馈写一个特例，也不能靠记住某个公开测试集的规律拿分。一个候选方法必须在至少三个条件下继续带来收益，才有资格被称为方法层面的进步。
团队还做了一项直接的防作弊消融：移除模型规模检查。结果，被测模型会通过增加参数量获取更高分，部分结果甚至能轻易超过强人类方法。重新打开检查后，这条捷径消失。这个实验说明，如果不锁住容量等变量，一张看似亮眼的自动研究成绩表，很可能测到的只是模型发现了一个更大的网络。
这套严格控制非常关键。它让最终结果能够回答一个过去一直含混的问题：分数上涨，到底是方法变好了，还是工程空间变大了？
更多采样有用
但跨不过方法发现的门槛
把推理预算继续拉高，能否解决问题？
更多迭代和大规模测试时采样可以带来收益，但提升很快触顶。
实验显示，增加迭代次数和测试时采样确实能够提高成绩，但主要作用是继续搜索和打磨已有方向。简单任务上的收益很快饱和；当模型只能看到部分环境的反馈时，继续搜索还可能过度适应可见结果，反而损害未开放环境中的表现。
这对当前流行的「推理时算力能够解决一切」提出了一个具体边界。测试时扩展擅长在已经定义好的候选空间中增加尝试，但方法发现要求模型先创造一个值得搜索的新空间。前者可以通过更多样本提高命中率，后者则需要对问题结构形成新的判断。只增加尝试次数，并不会自动补上这一步。
研究团队随后把模型放进一个更接近真实预训练研究的场景。原本可用于三次完整345M参数训练的算力，被改成可自由支配的实验预算。模型可以自行决定代理模型大小、训练token数、实验次序，以及何时进行昂贵的完整验证。
自由更多，结果却通常更差。有的模型积极消耗预算，最终性能下降；唯一取得提升的模型反而只使用了很少算力。
算力机会更多，并不意味着模型会自动选择更有信息量的实验。
这揭示了比「想不出新点子」更深的瓶颈。科学研究还需要判断什么假设值得验证、哪个小实验最有信息、什么时候证据足够，以及何时应该停止一条错误路线。当前模型不仅缺乏方法创新，也缺乏建立和验证证据所需的更广泛科学判断力。
研究团队还测试了一个看似直接的补救方向：给模型更多外部知识。模型可以使用网页搜索，也可以拿到基线论文的详细推导和相关理论背景。然而这些额外信息带来的整体增益仍然有限，许多情况下甚至没有明显超过普通的多轮实验。
增加网页搜索、推导和理论背景，只带来有限改善。
这意味着瓶颈并不只是「模型没读过这篇论文」。知道更多术语、公式和相关方法，不等于能够提出一个有洞见的假设；提出一个听起来合理的假设，也不等于能够设计出足以区分多种解释的实验。知识检索解决的是信息可得性，科学判断解决的却是下一步该相信什么、验证什么。
自进化AI
下一步不能只靠堆搜索
MLS-Bench最终提出了一个更根本的范式问题。
今天这条路线并非凭空出现。从AlphaGo、AlphaZero的博弈树搜索，到AlphaTensor把数学结构转化为可搜索对象，再到FunSearch和AlphaEvolve让语言模型生成代码候选，核心循环逐渐稳定为：提出大量方案、自动执行、按分数筛选，再用优胜者生成下一轮候选。
从AlphaGo到AlphaEvolve，搜索对象从棋局逐渐扩展到程序与算法。图源：作者报告。
这条路线之所以强大，是因为它把模型的生成能力接到了一个明确验证器上。只要每个候选都能快速、可靠地得到分数，增加采样就能系统性地扩大搜索范围。AlphaEvolve不只解决数学构造，也优化了数据中心调度、芯片设计和Gemini训练流程，说明这种范式并非没有现实价值。
当验证器廉价而明确时，扩大采样规模是一条有效路线。但真实科学发现中的验证往往昂贵、延迟、多阶段，而且只能观察到部分结果。模型无法无限调用一个便宜评分器，只能提出有洞见的假设，用有限实验取得信息，再决定哪条路线值得投入更多算力。
论文将这项挑战概括为：在验证难以规模化的条件下，实现可规模化的科学发现。
传统代码评测正在逐渐饱和，AI for Research很可能成为下一个真正拉开模型差距的前沿。Kimi K3和Qwen3.8-Max已经将MLS-Bench-Lite纳入官方发布，只是这场长期测量的开始。
真正的递归自我改进，不是让AI更快地搜索人类已经定义好的空间，而是让它有一天能够独立提出、验证并建立那些真正推动AI继续前进的方法。
参考资料：
Kimi K3 官方博客：https://www.kimi.com/blog/kimi-k3
Qwen3.8-Max 官方博客：https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8
Anthropic《When AI builds itself》：https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement
MiniMax M2.7 官方发布：https://minimaxi.com/news/minimax-m27-zh - Richard Sutton《The Bitter Lesson》：https://bitterlesson.ai/
Google DeepMind AlphaEvolve：https://deepmind.google/blog/alphaevolve-a-gemini-powered-coding-agent-for-designing-advanced-algorithms/
编辑：LRST