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本文提出 Open-Endedness Bench（OEB），一种与具体基准无关的评估方法，通过将执行日志编译为认知事件图，评估 AI 智能体的认知过程，并对主张与已执行实验之间的支撑程度进行打分。研究发现，智能体所宣称的改进中只有 16%-29% 是真实的。
MIT的研究人员发表了一篇关于自进化人工智能科学家的论文，这些科学家能够发现并调整自己的科学词汇，利用范畴论框架数学量化真正的创新，并将发现与单纯的搜索或检索区分开来。
本文使用大型视觉-语言模型复现了Picbreeder人类驱动的开放式图像演化过程，分析了差异，并探索了探索性噪声、行为多样性和记忆等因素。
Richard Socher 的新初创公司 Recursive Superintelligence 以 6.5 亿美元的融资从隐身模式中走出，旨在构建一种递归自我改进的人工智能，能够自主识别并修复自身弱点，无需人工干预。