Discovery Loop - AI自我改进与自动化研究平台

Discovery Loop 面向机器学习及更广科学领域的自动发现平台，以大规模并行实验提升研究吞吐量。

关注重点

重点观察实验目标、验证信号、结果可复现性、失败案例，以及改进能否跨任务继承。当前多数项目仍处研究或早期产品阶段，不应把公司愿景等同已经实现严格意义的递归自我改进。

使用提醒

官网公开结果可能基于特定硬件、数据集和评估设置，比较时应核对测试范围、基线、统计波动与独立复现。