【第690期】红皇后哥德尔机：共进化代理与评估器

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今天的这篇的主题是：

The Red Queen Gödel Machine: Co-Evolving Agents and Their Evaluators

Summary

自我提升 Agent（Self-improving agents）在 Agent 编程基准测试中达到了 SOTA（当前最佳水平），并且最近已被扩展到通用领域。然而，它们的搜索方法通常假设一个静态的评估标准：一个固定的验证器、基准测试或标注数据集，并且在 Agent 提升的过程中始终有效。这忽视了演化的一个核心特征：物种会随着环境的改变而发生适应性变化。我们的目标是将相同的原则引入递归自我提升中，将评估纳入提升循环，并向不断演化的评估器、对抗性目标和可能超越静态基准的动态效用函数（dynamic utilities）开放搜索。

我们提出了红皇后哥德尔机（Red Queen Gödel Machine, RQGM），这是一个在非静态效用函数下实现递归自我提升的演化框架。RQGM 通过受控的效用函数演化使这成为可能：搜索被划分为多个 epoch，每个 epoch 内部保持固定的评估标准，而在 epoch 的边界处可以更新效用函数；因此，随着目标跨 epoch 演化，每个 epoch 内部依然能够保持自我提升的保证。

我们首先表明，即使在可验证的编程任务上，RQGM 通过引入互补的“Agent 即裁判”（agent-as-a-judge）代码审查信号，相较于先前的 SOTA 提高了测试通过率。该信号的成本更低，且 RQGM 消耗的 Token 减少了 1.35 倍至 1.72 倍。随后，我们转向科学论文撰写与评审，以及奥林匹克级别的定理证明与批改任务，在这些领域中，RQGM 相比先前的自我提升 Agent 均取得了性能提升：共同演化（co-evolved）的论文撰写者在多元化的“Agent 即裁判”评审团下取得了 1.78 倍至 1.86 倍更高的接受率，而共同演化的批改者在真实标准（ground-truth）上的准确率提升了 9%。在论文评审中，最强的基线评审员对 AI 生成论文的过高接受率可达人类论文的 1.91 倍。RQGM 通过引入对抗性目标纠正了这一现象，从而发现了对 AI 和人类作品保持同等严苛程度的评审员。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2606.26294