DGM是什么
dgm(darwin gödel machine)是一种具备自我优化能力的人工智能系统,能够通过反复调整自身程序来增强性能。dgm会从其保存的编码代理库中选取一个代理,利用基础模型创建代理的新版本,并在编码基准测试中检验新代理的表现。若表现有所改善,则新代理将被纳入库中。dgm的设计灵感源于达尔文进化论,采用开放式探索方法,从不同起始点探寻多条进化路线,防止陷入局部最优解。实验表明,dgm在多项基准测试中的表现大幅提升,比如在swe-bench基准测试中从20.0%跃升至50.0%,而在polyglot基准测试中则从14.2%上升到了30.7%。dgm的自我改进操作均在独立的沙盒环境中完成,以保证安全性。
DGM的核心功能
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自主优化:DGM有能力循环修正自身的代码,以提高效能与功能。它借助自我调整模块读取自身的源代码,并依据基础模型提出修改提议。
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实证验证:每一项代码改动都会经历编码基准测试(如SWE-bench和Polyglot)的审核,确保改进的实际效果。评估引擎借助Docker容器隔离并对新版代码的性能进行测评。
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开放探索:DGM借鉴了达尔文进化论的理念,采取开放式探索策略,从不同开端探索众多进化轨迹,避免局限在局部最优解之中。它维持着一个编码代理档案,持续收集所有产生的变体,支持从档案里的任一代理衍生新的进化线路。
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安全保障:DGM的操作及自我调整过程均处于隔离的沙盒环境内实施,控制对主机系统的干扰。
DGM的运作机制
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自我调整环节:DGM从其保管的编码代理档案里挑选一个代理,基于基础模型构建此代理的新版本。
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验证环节:新生成的代理将在编码基准测试中接受评估,确认其性能是否有提升。
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档案更新:经验证的改良代理会被添加到档案中,档案持续累积所有产生的变体。
DGM的项目链接
DGM的使用场景
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自动化编程:DGM能够自主编写和优化代码,缓解开发者的压力,加快编程速度。它可通过自我优化产出更高效的代码,从而提升软件的整体表现。
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代码优化:DGM可自动辨识代码中的缺陷并加以优化,增强代码的可读性和运行效率。通过不断的迭代优化,DGM能生成更佳的代码版本,削减开发周期和成本。
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自动修复:DGM借助自我演化可自行修复发现的问题,减少软件维护开销。它能识别代码中的潜在隐患,提供修复方案,降低人工介入的需求。
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研究工具:DGM为研究自我优化系统提供了实用平台,助力学术界对此领域的探索。科研人员可用DGM试验新型算法和模型,推动人工智能技术的进步。
以上就是DGM— 自改进AI Agent系统,会迭代修改自身代码提升性能的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!