AGENT FIRST
科学发现驱动智能持续演化
零界演化（SingularityX Evolution）致力于构建以 AI 自演化为核心的智能决策系统，并探索人类与 AI 共同创造价值的开放协同组织。
AI4S → RSI → AI4S
研究路径以 AI4S → RSI → AI4S 为主线，通过人工智能推动科学研究，以研究成果改进智能系统，并将改进后的系统应用于新的科学探索，促进科学发现与递归自我改进协同发展。
以金融市场为初始研究场景
金融市场作为初始研究场景，具有高度非平稳、强对抗与高不确定性等特征。研究重点涵盖动态环境下的可靠决策、多智能体协作与博弈中的策略生成、验证、竞争与演化，以及策略研究与生成方法的持续改进。
自主性与验证能力同步提升
探索由人工设计、机器执行策略，逐步向人类定义问题、目标与边界，系统自主提出假设、开展实验、验证及迭代策略的人机协同研究方式演进。自主性的提升，须与独立验证、AI 攻防、可追溯决策及风险控制能力的建设同步推进。
开放协同与公平分配机制
围绕技术研究需求探索开放协同组织机制，通过开放问题、模块化协作、贡献记录与价值评估，研究可解释、可申诉的分配机制，为提出关键问题、构建公共基础设施、发现错误、验证假设及创造长期价值的参与者提供与贡献相匹配的回报机会。技术进步扩大共同创造的成果，公平分配须通过明确的制度与流程予以保障。正在建设的 S2E 协同平台是这一方向的具体探索：坚持共享而非开源，原始知识由持有者保留，Agent 在授权范围内调用并仅返回约定结果；权限随可验证成果逐步开放，以区块链登记贡献。平台通过金融领域的小规模闭环测试检验协作、验证与回报机制，坚持公共科研的公益导向，以小核心团队快速迭代。
面向长期价值的持续探索
以金融智能决策为起点，长期关注科学研究、人机共同学习，以及人工智能与神经科学交叉领域的研究潜力。围绕具有长期价值的问题持续开展探索，并依据研究证据调整方法、修正判断与优化研究方向。
Agent 的稳定运行依托基础设施能力；可靠发现新知识依赖研究能力；在可验证、可控制的边界内持续改进自身，是智能演化能力的研究目标。