Компьютерные науки > Обучение машин [представлено 24 июня 2026 (v1), последний раз пересмотрен 8 октября 2026 года (эта версия, v3)] Название: The Red Queen Gödel Machine: Co-Evovement Agents and Ither Evalutioners View PDF HTML (экспериментальное) Резюме: Самосовершенствование агентов является самым современным в области агентских критериев кодирования, однако их методы поиска предполагают использование стационарного критерия оценки. Это игнорирует одну из главных черт эволюции: виды адаптируются по мере изменения окружающей среды вместе с ними. Мы представляем машину Красного Королевы Гёделя (RQGM), эволюционную основу для рекурсивного самосовершенствования под нестационарными коммунальными службами. Это позволяет усвоенным специалистам по оценке совершенствоваться наряду с теми агентами, которыми они руководят. В DeepSWE RQGM совершенствует свои базовые параметры фиксированной оценки, добавляя дополнительный агент в качестве судьи сигнал просмотра кода: сообщник рецензирующего шифрования рейтингов для руководства поисками. Низкая логика, кодировщик RQGM передаёт 82,1% функций выдержанных против базового 75% и почти соответствует модели GPT-6 Astra при больших усилиях. Критерием оценки служат научные исследования и обзоры, а также составление доказательств на уровне Олимпиады и их оценка. По мнению специалистов ИМО, один из германов пишет свою собственную графу и превышает статичный уровень при 3х более низких затратах на поиск, что приводит его к лучшей средней оценке.…
Машина "Красная королева Г": совместные агенты и их оценки
arXiv: 2606,26294v3 Тип уведомления: заменить перекрестное резюме: самосовершенствование агентов является самым современным в области контрольных параметров агентского кодирования, однако их методы поиска предполагают использование стационарного критерия оценки. Это игнорирует одну из главных черт эволюции: виды адаптируются по мере изменения окружающей среды вместе с ними. Мы представляем Красную Королеву G\"odel Machine (RQGM) — эволюционный механизм рекурсивного самосовершенствования в нестационарных коммунальных службах. Это позволяет усвоенным специалистам по оценке совершенствоваться наряду с теми агентами, которыми они руководят. В DeepSWE RQGM совершенствует свои базовые параметры фиксированной оценки, добавляя дополнительный агент в качестве судьи сигнал просмотра кода: сообщник рецензирующего шифрования рейтингов для руководства поисками. Низкая логика, кодировщик RQGM передаёт 82,1% функций выдержанных против базового 75% и почти соответствует модели GPT-6 Astra при больших усилиях. Критерием оценки служат научные исследования и обзоры, а также составление доказательств на уровне Олимпиады и их оценка.
