arXiv · Neural and Evolutionary Computing· Alex Iacob, Andrej Jovanovi\'c, William F. Shen, Daniel Burkhardt, Meghdad Kurmanji, Nurbek Tastan, Lorenzo Sani, Niccol\`o Alberto Elia Venanzi, Jiayi Nie, Ambroise Odonnat, Zeyu Cao, Bill Marino, Xinchi Qiu, Rika Antonova, Nicholas D. Lane·· 3 小时前AI 评分48
Red Queen Gödel Machine：让 AI 智能体与其评估器协同进化
The Red Queen G\"odel Machine: Co-Evolving Agents and Their Evaluators
AI 导读
Red Queen Gödel Machine（RQGM）是一种面向非稳态效用的递归自我改进进化框架，让学习型评估器与受其引导的智能体同步提升。在 DeepSWE 上，RQGM 通过协同进化的 reviewer 对 coder 补丁打分，低推理强度下在留出任务上通过率 82.1%，高于固定评估器基线的 75.0%，并接近高强度的 GPT-6 Astra。
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