כתבה
arXiv cs.AI ·
תאוריה קומפיוטבילית של אג'נטים המשפרים את עצמם
A Relative-Computability Theory of Self-Improving Agents
במאמר זה, חוקרים פיתחו תאוריה קומפיוטבילית של אג'נטים המשפרים את עצמם. הם פיתחו אורקל-רלטיביסטי עם פתרונות-מוטבים, והראו כיצד ניתן לבנות סולברים שיכולים להתעדכן עצמאית.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2605.27381v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Agents increasingly modify the procedures by which they solve tasks and improve themselves. Autonomy over improvement, gains in practical capability, and enlargement of computational reach are distinct properties. We develop an oracle-relative model with mutable solvers, evaluators, and improvers. Uniform simulation keeps every total decision procedure produced by effective self-revision over $A$ within $\mathcal{C}(A)=\{D:D\leq_T A\}$; oracle joins account for additional access, while the relativized limit lemma separates limiting answers from effective completion. A worked model of Boolean rule acquisition makes the distinction constructive. For a known finite-dimensional feature language, we characterize exactly which answers a q
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית