一周内多篇AI自我进化论文集中发布，涵盖自我改进算法及框架新趋势涌现

近期关于AI自我学习与进化的研究取得重要进展。Sakana AI与不列颠哥伦比亚大学合作开发的「达尔文哥德尔机」（DGM）能够通过修改自身代码实现性能提升，在编码基准测试中取得了显著进步。CMU提出的「自我奖励训练（SRT）」方法虽然初期效果良好，但在复杂任务上易出现性能崩溃，需采用早停等策略缓解。上海交通大学团队推出的「MM-UPT」框架利用强化学习和多数投票机制，实现了多模态大模型的无监督自我改进，性能超越现有方法。此外，香港中文大学联合vivo提出的「UI-Genie」框架解决了GUI智能体的数据获取难题，并生成高质量数据集，达到业界领先水平。这些研究表明，AI模型的自我进化能力正在加速发展，为未来智能化系统提供了新的可能性。
来源：https://mp.weixin.qq.com/s/0PPw4t2YCwu-7zrxpjglcA