AIにおける再帰的自己改善の夢――つまり、システムが単にあるタスクの性能を上げるだけでなく、「学習すること自体」を上達させる――は、長らくこの分野の「究極の目標（ホーリー・グレイル）」とされてきました。ゴーデル・マシンのような理論モデルは何十年も前から存在しましたが、現実の環境で実用化するには、ほとんどの場合そのままでは不向きでした。ところが、ダーウィン・ゴーデル・マシン（DGM）によって、その状況は変わりました。[…]
この記事はMeta AI’s New Hyperagents Don’t Just Solve Tasks—They Rewrite the Rules of How They LearnとしてMarkTechPostに最初に掲載されました。
