The Trinity：面向多模态智能体的能力驱动递归自我改进
该论文提出 The Trinity 框架，通过将任务组织为能力树、生成可验证的模拟训练世界，并路由专用 Harness 模块，实现多模态智能体的递归自我改进。框架包含 Creator、Explorer、Evolver 三个角色，将任务组织从表面类别转为共享能力需求。实验显示，进化后的 Harness 在 28 个训练基准上平均提升 34 分，在 18 个未见基准上平均提升 26 分，包括两个真实世
The Trinity：面向多模态智能体的能力驱动递归自我改进
2026-10-28 · 2 篇报道 · 2 家独立信源 · 研究
主来源摘要
论文提出 The Trinity 框架，通过 Creator、Explorer、Evolver 三个角色将环境生成与智能体进化耦合，实现多模态智能体的递归自我改进。Evolver 依据验证过的执行轨迹，把按表面类别组织的任务树重组为按共享能力需求组织的层级能力树，并引入 Capability-Driven Real2Sim2Real 方法。沿能力树进化的 Harness 在 28 个训练基准上平均提升 34 分，在 18 个未见基准上提升 26 分，其中包括两个真实具身任务。
参与来源arXiv cs.AI · Hugging Face Daily Papers
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The Trinity：面向多模态智能体的能力驱动递归自我改进
论文提出 The Trinity 框架，通过 Creator、Explorer、Evolver 三个角色将环境生成与智能体进化耦合，实现多模态智能体的递归自我改进。Evolver 依据验证过的执行轨迹，把按表面类别组织的任务树重组为按共享能力需求组织的层级能力树，并引入 Capability-Driven Real2Sim2Real 方法。沿能力树进化的 Harness 在 28 个训练基准上平均
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