lab-research-patterns

# 实验室研究模式参考 来自 Google DeepMind 和 Anthropic 的研究支持模式，用于增强多智能体编排与安全性。 --- ## 概述 本参考资料整合了以下机构的关键模式： 1. **Google DeepMind** - 世界模型、自我提升、可扩展监督 2. **Anthropic** - 宪法 AI、对齐安全性、智能体编码 --- ## Google DeepMind 模式 ### 世界模型训练 (Dreamer 4) **核心见解：** 在世界模型内部训练智能体，以实现安全性和数据高效性。 yaml world_model_training: principle: "通过模拟而非真实环境学习行为" benefits: - 比真实世界训练减少 100 倍数据需求 - 安全地探索危险动作 - 更快的迭代周期 architecture: tokenizer: "将帧压缩为连续表示" dynamics_model: "根据动作预测下一个世界状态" imagination_training: "在模拟轨迹中进行强化学习 (RL)" loki_application: - 首先在隔离容器中运行智能体任务 - 在实际部署前进行模拟 - 在沙盒中测试错误场景 ### 自我提升循环 (SIMA 2) **核心见解：** 利用 AI 生成任务并对结果进行评分，以实现自举学习。 python class SelfImprovementLoop: """ 基于 SIMA 2 的自我提升机制。 基于 Gemini 的教师 + 学习到的奖励模型。 """ def __init__(self): self.task_generator = "使用 LLM 生成多样化任务" self.reward_model = "学习到的模型用于对轨迹评分" self.experience_bank = [] def bootstrap_cycle(self): # 1. 生成带有预估奖励的任务 tasks = self.task_generator.generate( domain=current_project, difficulty_curriculum=True ) # 2. 执行任务，积累经验 for task in tasks: trajectory = execute(task) reward = self.reward_model.score(trajectory) self.experience_bank.append((trajectory, reward)) # 3. 基于经验训练下一代 next_agent = train_on_experience(self.experience_bank) # 4. 在极少人工干预下进行迭代 return next_agent **Loki 模式应用：** - 自动生成测试场景 - 使用学习到的标准对代码质量进行评分 - 在项目中自举智能体训练 ### 分层推理 (Gemini Robotics) **核心见解：** 将高层规划与底层执行分离。