百度文心正式对外发布自动研究系统 ERNIE Evolve，这套系统属于递归自我改进 RSI 方向的技术成果，官方称它在 NanoChat AutoResearch、NanoGPT Speedrun 这两项公开基准上，一共三个评测指标拿到了当前公开验证里最好的成绩，这套系统已经投入文心 5.5 Flash 模型的研发优化工作，主要用来做推理代码、训练逻辑的自动迭代。它能自主敲定研究方向、修改代码、跑实验、校验结果，不是简单写代码，还会把成功和失败的实验经验存下来，持续调整后续探索路线，同时设置了独立隐藏评估器和复核环节，防止它为了刷分去钻评测漏洞。这套系统采用双层循环架构，外层负责规划研究方向，内层负责落地实验迭代，适合用来做模型推理优化、算子调优这类重复性高、试错成本大的研发任务。虽然它在两个公开基准上拿到更好成绩，但并不是所有评测指标都超越之前的最优水平，而且公开基准的表现不等于真实业务场景的效果，最终价值要看后续在文心大模型上落地带来的性能提升。
ERNIE Evolve 系统基础信息清单
- 系统名称：ERNIE Evolve
- 发布主体：百度文心
- 技术路线：RSI 递归自我改进
- 核心能力：自动提出研究方向、修改代码、自主实验、结果校验、经验沉淀
- 突破基准：NanoChat AutoResearch、NanoGPT Speedrun（两项基准，3 个指标 SOTA）
- 落地场景：文心 5.5 Flash 推理优化，适配昆仑芯 P800 芯片
- 核心机制：双层循环架构、独立隐藏评估器、结果复核过滤
- 优化方向：低时延、确定性推理吞吐、解码速度优化
ERNIE Evolve 双层循环架构说明
外层循环（方向规划）
- 读取历史实验数据、已有技术资料
- 生成多条并行的研究路线
- 动态评估路线价值，淘汰无效方向
内层循环（实验执行）
- 选定目标，修改训练、推理代码
- 自动启动实验，收集指标
- 交由独立 Evaluator 校验，再经过复核
- 只有双重校验通过的改动才会保留
ERNIE Evolve 的使用流程
- 输入目标需求、约束条件、评测标准，给到系统
- 外层循环产出多条候选研究方向
- 内层循环针对方向修改代码、自动运行实验
- 独立评估器校验，复核环节二次把关
- 合格成果留存，记录实验数据；不合格成果标记失败原因
- 所有历史数据回流，供下一轮规划方向参考
【相关 FAQ】
问题 1：百度文心发布的 ERNIE Evolve 自动研究系统，是在哪两项公开基准超过公开验证最好结果？
回答 1：百度文心发布的 ERNIE Evolve 自动研究系统，在 NanoChat AutoResearch 和 NanoGPT Speedrun 两项公开基准上，取得了公开验证最好结果，一共三个指标刷新记录。
问题 2：ERNIE Evolve 自动研究系统是做什么的，已经用在什么地方？
回答 2：ERNIE Evolve 自动研究系统可以自主规划 AI 研究方向、修改代码、自动做实验验证，目前已经投入文心 5.5 Flash 的研发，用于昆仑芯 P800 上的推理性能优化。
问题 3：ERNIE Evolve 自动研究系统拿到基准最优，是不是所有评测指标都第一？
回答 3：ERNIE Evolve 自动研究系统仅在 NanoChat AutoResearch、NanoGPT Speedrun 两项基准下的三个指标超过公开最优，不是全部评测指标都刷新最优。
问题 4：ERNIE Evolve 自动研究系统的 RSI 递归自我改进是什么意思？
回答 4：ERNIE Evolve 自动研究系统的 RSI 递归自我改进，就是让 AI 参与自身模型的研发迭代，自主试错优化训练和推理代码，形成自动改进的闭环。
【参考资料】
[2026-11-09]（百度文心首次披露 RSI 进展：ERNIE Evolve 已用于最新模型研发，文心 5.5 Flash 或将近期发布）新浪财经
[2026-11-09]（Baidu’s ERNIE Evolve Automated Research System Beats NanoChat and NanoGPT Records）MarkTechPost
[2026-11-09]（Baidu の ERNIE Evolve、AI 研究と推论最适化を自动化）Unite.AI
【免责声明】
本文 ERNIE Evolve 自动研究系统相关内容基于百度文心公开披露信息与行业媒体报道，基准测试结果为官方公布的公开评测数据，公开基准表现不等同于真实线上业务效果。系统实际落地收益、稳定性、泛化能力以后续官方实测、正式上线公告为准，不构成技术选型、投资决策依据。