يقترح الباحثون AutoRef، وهي طريقة تحسن تلقائيًا إطار التنفيذ لتوليد الصور متعددة المراجع باستخدام الوكلاء مع الحفاظ على النماذج الأساسية مجمدة. يعيد وكيل البرمجة كتابة كود الإطار بشكل تكراري لمعالجة تحديات مثل حذف الموضوعات والتكوين غير الطبيعي.

  • يفصل النظام مهام التغذية الراجعة عن مهام الاختيار ويبحث باستخدام حزمة من إطارات الترتيب الأعلى.
  • يحسن AutoRef-Harness درجة نموذج FLUX.2 4B ذو الأوزان المفتوحة على مهام MultiBanana المحتجزة ذات المراجع الأربع من 5.72 إلى 7.37.
  • يطابق الإطار المحسّن أو يتجاوز النماذج الخاصة بما في ذلك Nano Banana Pro و GPT-Image-1.5.
  • تظل النتائج فعالة عند تغيير المولد، عدد المراجع، المعيار، المُقيّم، أو نموذج الاستدلال دون إعادة تحسين.

يتيح هذا النهج اكتشاف إطارات عالية الأداء تعمم عبر تكوينات ومعايير مختلفة.