
LSTM之父最新97页综述:Agent如何真正学会「自我进化」?(在新窗口打开)
过去两年,self-reflection、self-correction、self-play、agentic RL、skill learning、test-time adaptation、open-ended evolution、self-evolving agent等概念不断涌现。
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过去两年,self-reflection、self-correction、self-play、agentic RL、skill learning、test-time adaptation、open-ended evolution、self-evolving agent等概念不断涌现。

能无限进步的「超级智能体」来了! 最近,Meta研究团队的一篇题为HYPERAGENTS(超级智能体)的论文迅速刷屏。 这篇论文将LSTM之父Jürgen Schmidhuber二十年前提出的哥德尔机(Gödel Machine)思想,与达尔文开放算法相结合,提出了能持续自我迭代的达尔文哥德尔机。 基于此这一思想,Agent不仅能更好地完成具体任务、持续提高自身表现。 更关键的是,它可以不断优化“改进自身”的底层逻辑,实现“元学习(Meta-learning)” 这,便是论文定义的新一代超级智能体——Hyperagents。 论文更进一步提出:未来AI有望通过持续自我迭代,最终突破人类预设的初

终结Transformer的架构即将诞生!奥特曼最新访谈豪言,下一代AI架构彻底颠覆Transformer,LSTM的命运或将再次上演。