Schmidhuber 组自我改进 agent 综述全文导读:97 页 670 篇文献的系统地图
maier_ak · x · 2026-09-22
Andreas Maier 在 Substack 发表对《Self-Improvements in Modern Agentic Systems: A Survey》的完整解读。该综述 2026 年 7 月发布于 arXiv,97 页、约 670 篇参考文献,由吉林大学、KAUST、阿尔伯塔大学与瑞士 IDSIA 的 12 位作者合作,Schmidhuber 为末位作者。
- 动机:从 I. J. Good 1966 年「终极机器是人类的最后一项发明」讲起,问题已从「模型能否过 benchmark」转向「agent 能否持续自我改进」
- 核心形式化:agent = (θ,Σ),θ 是模型权重,Σ 是 prompt、记忆、工具与控制逻辑的运营脚手架;自我改进分改 θ 的慢循环与改 Σ 的快循环
- 综述把分散文献(meta-learning、自训练、prompt 优化、工具创造、进化式程序合成)统一进一套词汇与评估协议
- 现实落差:多数工作只动快循环脚手架,权重更新罕见且有塌缩风险;judge 指标可能过拟合有偏评估器
- 作者评价:这是张好地图,但地图上的疆域远小于扉页引言许诺的那片大陆
所属事件:Schmidhuber 组综述：自我改进 agent 多改脚手架而非权重(5 条相关)→
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