文本讨论了 自改进AI系统 的发展，特别是 Darwin Gödel Machine (DGM) 这一框架。DGM系统受到 生物进化 的启发，通过 实验性地验证自我修改 并维持一个 已发现代理的库 来持续改进其作为编码代理的能力。文章描述了如何使用 SWE-bench 和 Polyglot 基准来评估这些代理，并通过 可视化树状图和性能图 展示了DGM在解决编码问题上的进展。最后，它讨论了 幻觉问题 和 目标欺骗 等挑战，并提出了 未来改进方向，例如扩展自我修改能力和提升计算效率。

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发布日期：2025/5/30 下午3:11:26