红皇后哥德尔机：共同进化的智能体及其评估者

# 红皇后哥德尔机：共同进化的智能体及其评估者  
来源：https://arxiv.org/abs/2606.26294  
作者：Alex Iacob (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Iacob,+A)、Andrej Jovanović (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Jovanovi%C4%87,+A)、William F\. Shen (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Shen,+W+F)、Daniel Burkhardt (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Burkhardt,+D)、Meghdad Kurmanji (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Kurmanji,+M)、Nurbek Tastan (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Tastan,+N)、Lorenzo Sani (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Sani,+L)、Niccolò Alberto Elia Venanzi (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Venanzi,+N+A+E)、Ambroise Odonnat (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Odonnat,+A)、Zeyu Cao (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Cao,+Z)、Bill Marino (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Marino,+B)、Xinchi Qiu (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Qiu,+X)、Nicholas D\. Lane (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Lane,+N+D)  

查看 PDF (https://arxiv.org/pdf/2606.26294)  

> **摘要：** 自我改进智能体在智能编码基准测试中已达到最先进水平（SOTA），并最近被扩展到通用领域。然而，其搜索方法通常假设一个固定的评估标准：一个固定的验证器、基准测试或标注数据集，并假设这些标准在智能体改进过程中保持有效。这忽略了进化的一个核心特征：物种会随着其环境的改变而适应。我们旨在将相同原则引入递归自我改进，使评估成为改进循环的一部分，并开放搜索以容纳不断演化的评估者、对抗性目标以及可能超越静态基准的动态效用函数。我们提出了红皇后哥德尔机（RQGM），这是一个用于在非平稳效用下进行递归自我改进的演化框架。RQGM 通过可控的效用演化实现了这一点：搜索被组织为固定时段（epoch），每个时段内采用固定的评估标准，而效用可在时段边界处更新，从而在目标跨时段演化时，每个时段内的自我改进保证依然成立。我们首先证明，即使在可验证的编码任务上，RQGM 通过添加互补的“智能体作为裁判”的代码审查信号，将测试通过率提升至超过之前的 SOTA。该信号成本更低，且 RQGM 使用的 token 数减少了 1.35x–1.72x。随后，我们转向科学论文写作与评审，以及奥林匹克级证明写作与评分任务。在这些任务中，RQGM 优于之前的自我改进智能体：共同进化的写作者在多样化“智能体作为裁判”专家组下，接收率提高了 1.78x–1.86x；而共同进化的评分者达到了高出 9% 的地面真实准确率。在论文评审中，最强的基线评审者以高达人类比率 1.91x 的过度接收率接收了 AI 生成的论文。RQGM 通过引入一个对抗性目标纠正了这一点，该目标发现了对 AI 和人类作品同样严格的评审者。

## 提交历史

来自：Alex Iacob \[查看电子邮件 (https://arxiv.org/show-email/d5e4744a/2606.26294)\] **\[v1\]** 2026年6月24日 星期三 18:38:26 UTC (1,058 KB)