PrimeScientist 较 AutoResearch 奖励高 10.3%，研究尝试少 50.6%

PrimeScientist 把决定研究智能体把预算花在何处视为智能体工作的一部分。它维护一棵可执行的计划树，记录相互竞争的研究方向及其结果。自适应 MCTS 策略读取实验反馈和剩余预算，再决定是探索新方向，还是继续推进有希望的方向。

DAIR.AI 报告，在相同预算下、针对 AutoResearch 的 12 项 AI 研究任务中，PrimeScientist 的奖励高出 10.3%，研究尝试少 50.6%。DAIR.AI 还表示，这些增益在系统、代码优化和机器学习工程任务上仍然成立，但没有给出这些场景的单独数字。该账号指向 PrimeScientist 论文。