DAIR.AI 重点介绍 Meta 的 RankEvolve，它将 Claude Code 和 Codex 搭配使用

DAIR.AI 将 Meta 一篇关于可靠自动研究智能体的论文中的 RankEvolve 描述为一个系统：它通过编译后的协议来强制执行每个研究阶段和关卡。它把 Claude Code 和 Codex 作为独立节点运行，二者相互审查并修复对方的更改，针对的是评估数据泄漏或梯度断开这类静默实验错误。

在同等预算下，把这两个产品组合起来，可将执行准确率从最佳单一产品的 45.8% 提高到 62.5%。在开源 HSTU 推荐模型上经过十二轮迭代，RankEvolve 将 MovieLens-20M 上的 NDCG@10 较已发表结果提升了 4.48%。文章链接到 [DAIR.AI Academy 上的 RankEvolve 论文](https://academy.dair.ai/papers/rankevolve-a-reliable-multi-agent-auto-research-harness-for-evolving-ranking-mod-2609.39551)。