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联合科研团队近期提出了基于多智能体集体智能的递归自提升架构。 研究针对前沿模型面临的人类标注数据天花板，设计了自监督工作流优化机制，利用模型自身充当评估器与优化器。 系统通过动态调优智能体协作路径产出高置信度解答，并将群体交互智慧反向蒸馏回共享基座模型中。 实验表明该方案在复杂学术基准测试中显著提升了单输出标记的推理表现与持续自演进能力。 这项探索为实现摆脱人工标注依赖的自主进化智能体开辟了重要的工程方向。