Loop 日报: 2026年7月28日

autoresearch 今天不再是一句口号，而是变成了管道工程。主角是 AREX，一个中国团队做的深度研究 agent，它 4B 的版本据称靠「循环」打赢了体量大得多的基线——研究、逐条审计每个论断、留下已验证的、记住失败的、再来一遍。这是迄今为止最清楚的一幅画面：真正意义上第一版递归自我改进，改进的是「造下一个模型的那套流程」，而不是权重本身。在这条主线底下，讨论变得异常务实：给失败步骤设死重试上限，而不是让模型自己决定何时放弃；在有人三小时烧掉三万八千美元之后开始给每个 key 设支出上限；循环之间的记忆比循环速度更重要；还有实打实的数据显示，把扩展思考关掉反而抬高了通过率。最让人意外的一条是硬件已经缩到多小——一个不到 4GB、约等于一比特的模型，在一块二手 8GB 显卡上自己跑完整的构建、测试、修复循环。而应用还在不断离开代码编辑器：光子器件设计、CFD、结构分析、量化策略，甚至有人用一个 autoresearch 循环把一个都市圈的社交信息流清洗干净。