arXiv cs.AI· Harish Santhanalakshmi Ganesan·· 14 小时前AI 评分66
Infinity Machine：用于研究的自改进 AI 智能体
Infinity Machine: a self-improving AI agent for research
AI 导读
作者提出 Infinity Machine，一个用于答案可被程序或数据检验的研究问题的自改进 AI 智能体，每个候选解由完整工具调用智能体在全新沙箱中最多运行一小时产出，提议方只能看到公开分数。
正文 · AI 翻译
摘要：我们提出 Infinity Machine，一个自我改进的 AI 智能体，我们用它来研究那些答案可由程序或数据检验的问题。每个候选解都由一个完整的、会使用工具的智能体生成，该智能体在一个全新的沙箱中工作最多一小时；提议者只能看到公开分数，而由私有划分决定什么才算数。框架本身（提示词、工具、技能、操作手册、元智能体）是一个可编辑的基因组，只能通过内核强制执行的关卡进行更改，并带有留出集和成本检查。一种自主模式可以从纯文本目标直接生成经过验证的报告，无需任何人工步骤：一个智能体挑选一个开放问题并编写其验证器，内核对其进行校准，一个对抗性智能体对其进行审计，而一个从未见过验证器的智能体会重新检查结果。在六天内的十四个问题上，模型使用成本约为 180 美元，系统在量子信息领域的已编目开放问题上产生了四项超出已发表最新水平的结果：一个经认证的去极化信道阈值点 p = 0.064966，一个 qutrit 正性前沿 0.2910672，一个 44 门深度 6 的 Golay 态制备，以及一个稳定子秩界 chi(T^7) <= 10。它还将 SABRE 量子比特路由开销从 68,559 个新增门减少到 12,087 个。在硬件方面，它通过完整的开放式 RTL-to-GDS 流程，将一个开放式 8x8 INT8 脉动阵列单元的每次 MAC 能耗降低了 77.7%，且位精确。三次完全自主的运行以带有公开记录的诚实结果告终；一次审计发现了一条过时记录，而一个智能体编写的指向错误方向的分数未被注意到。我们同样仔细地报告失败：唯一一次自行推导出的框架生成因成本被拒绝，提议者四次利用了宽松的评分器，而操作员的更改对若干结果起到了决定性作用。
| 主题： | 人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2610.35579 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2610.35579v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.35579 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Harish Santhanalakshmi Ganesan [查看电子邮件]
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2026年10月26日星期一 15:11:26 UTC（131 KB）
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