一项研究用协作描述游戏考察混合人机群体，发现 LLM 智能体比例不同会带来三种共识形成模式：低比例下由人类主导共识，中等比例破坏收敛，高比例则恢复强共识但转向智能体主导的约定。研究进一步指出，人类主导的共识更具体、整体，并基于共享的现实类比；智能体主导的共识更抽象、信息密度更低、几何分割更明显。机制上，智能体的影响来自共享的语言先验使其在表达空间中彼此靠近，加上跨轮次较稳定的表达选择；人类起初会抗拒采纳被感知为 AI 的伙伴的表达，但逐渐在从众压力下让步。作者认为智能体比例与透明度是人机系统的重要设计变量。
研究者提出 OpenMLE 全栈系统用于研究机器学习工程中的递归自我改进，包含可验证任务环境 OpenMLE-Gym、算子学习 OpenMLE-RL 和长时程搜索 OpenMLE-Evo，并在此基础上后训练出 35B 的元进化智能体 Frontis-MA1。该模型围绕 Draft、Improve、Debug、Crossover 四个程序进化算子，用执行反馈驱动的 SFT 和 RL 训练，再组合成长时程搜索。在单张 RTX 4090、12 GB 显存、每任务 12 小时预算下，MLE-Bench Lite 的 Medal Average 从基座的 39.39% 提升到 60.61%，配合 OpenMLE-Evo-Max 达到 71.21%，超过 GPT-5.5 + Codex，接近 GPT-5.6 Sol 和 2.8T 的 Kimi K3。作者开源了模型权重和完整 OpenMLE 栈。