Встречайте, гиперагенты: ИИ, который улучшает не только себя, но и то, как он себя улучшает
Команда из UBC, Meta(запрещена в России) и нескольких других институтов сделала следующий шаг после Darwin Gödel Machine (GDM)- системы, которая умела переписывать собственный код и становиться лучше в программировании.
В программировании GDM работало отлично, потому что и решение задачи и процесс улучшения находятся в одной и той же области.
Но как только выходишь за пределы кода, эта гармония ломается. Процесс самоулучшения оставался жёстко запрограммированным человеком и не эволюционировал сам.
Гиперагенты решают эту проблему и делают систему самореферентной. Исследователи объединили агента-исполнителя и мета-агента в единую, полностью редактируемую программу.
Система теперь не просто учится решать задачи лучше, она учится лучше учиться.
Теперь улучшения происходят на двух уровнях одновременно:
1. Лучше решаю задачу.
2. Лучше улучшаю то, как я улучшаюсь.
Это снимает зависимость от доменной специфичности.
Это одна из самых интересных свежих идей в направлении рекурсивного самоулучшения ИИ на 2026 год.
GitHub.
Команда из UBC, Meta(запрещена в России) и нескольких других институтов сделала следующий шаг после Darwin Gödel Machine (GDM)- системы, которая умела переписывать собственный код и становиться лучше в программировании.
В программировании GDM работало отлично, потому что и решение задачи и процесс улучшения находятся в одной и той же области.
Но как только выходишь за пределы кода, эта гармония ломается. Процесс самоулучшения оставался жёстко запрограммированным человеком и не эволюционировал сам.
Гиперагенты решают эту проблему и делают систему самореферентной. Исследователи объединили агента-исполнителя и мета-агента в единую, полностью редактируемую программу.
Система теперь не просто учится решать задачи лучше, она учится лучше учиться.
Теперь улучшения происходят на двух уровнях одновременно:
1. Лучше решаю задачу.
2. Лучше улучшаю то, как я улучшаюсь.
Это снимает зависимость от доменной специфичности.
Это одна из самых интересных свежих идей в направлении рекурсивного самоулучшения ИИ на 2026 год.
GitHub.