Schmidhuber 团队提出 Huxley-Gödel Machine：逼近最优自改进的编码智能体
burny_tech · x · 2026-08-07
Jürgen Schmidhuber 等人发布论文《Huxley-Gödel Machine》，探讨如何通过近似最优自改进机器来开发人类水平的编码智能体。
- 核心问题：现有自改进编码智能体假设在软件工程基准测试上的表现越好，后续的自改进潜力就越大。但作者指出了“元生产力-性能不匹配”问题。
- 提出方案：受 Huxley 的演化分支概念启发，作者提出了一种新指标 CMP，通过聚合智能体后代的基准表现来评估其自改进潜力。基于此，提出了 Huxley-Gödel Machine (HGM)。
- 实验结果：HGM 通过估算 CMP 并将其作为指导来搜索修改树。在 SWE-bench Verified 和 Polyglot 基准上，HGM 优于以往的自改进编码智能体开发方法。
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