Meta^n 递归自改进架构：ARC-AGI-2 得分 0.331
burny_tech · x · 2026-08-31
论文提出 Meta^n 架构，通过递归应用固定的元操作到自身前一层，实现真正的递归深度。该方法允许深层网络检查失败及其成因代码，从而优化或覆盖早期策略。在 ARC-AGI-2 基准上得分 0.331，远超 Gödel Agent (0.054) 和 OpenEvolve (0.003)。消融实验表明递归带来的层级条件传递是性能提升的关键。
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