AI研究智能体的递归自我改进: AIDE^2在8天自主运行中发现七次改进

摘要

当AI研究智能体自身代码成为优化对象时，每次被采纳的改写都会成为下一轮编辑的对象，这一循环称为递归自我改进。研究提出AIDE^²：它对自身代码提出修改，在AI研发任务集上评测改版，并保留隐藏评测中表现最佳的改动。在一次8天自主运行中，AIDE^²发现七次连续改进，从新的搜索策略到压缩、管理上下文的记忆机制。这些增益泛化到四个留出基准，涵盖机器学习工程、启发式算法工程和基于物理的天气预报，后者相对选择任务属分布外；在四个基准上，最强发现体匹配或超过FML-Bench中名列前茅的人工生产研究智能体。在另一组留出任务上，奖励作弊率从55%降到32%，比人工智能体低7个百分点，而这并非循环显式优化的属性。