《学会发明的网络》：任务经验训练专家智能体，迁移误差降26倍

Vincent Boucher 的研究论文《The Network That Learns to Invent》提出可执行的“科学接力”系统，通过任务经验训练专家智能体并复用数值组件。在新的迁移任务上，平均原始逼近误差降低26.3倍，但改进未达到原始输出的验收要求，也未证明共享有利可图，传统方法仍具竞争力。