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这篇论文提出了一种自我改进智能体的新颖蓝图，通过元智能体和反馈智能体结合支架编辑和权重训练，在AlphaFold的CUDA内核上实现了14倍加速。
本文介绍了元智能体挑战（MAC），这是一个用于评估AI模型通过迭代编程自主开发智能体系统能力的基准测试。结果表明，当前模型很少能达到人类基线水平，且表现出奖励破解等问题，凸显了自我改进能力上的不足。