Darwin Gödel Machine（DGM）新增

一个会改写自己代码的编程 Agent 系统（论文 Darwin Gödel Machine: Open-Ended Evolution of Self-Improving Agents，arXiv 2505.22954）。主题页：RSI（递归自我改进）；资料页：通用大模型迈向 AGI 并结合递归自我改进后，是否会替代 VLA？（ChatGPT Deep Research 二手报告，待核实）（ChatGPT Deep Research 二手报告）。后续工作：Hyperagents（DGM-H）。

要点

• ✅ 摘要一致：维护一个"Agent 档案库"，从中抽样，再用基础模型生成新变体，并在编程 benchmark 上实测验证。SWE-bench 从 20.0% 到 50.0%，Polyglot 从 14.2% 到 30.7%；实验有沙箱和人工监督 本地导入 原文
• 报告的定位：弱到中等 RSI。之所以成立，是因为"评测"和"自我修改"都是编程任务，编程能力的提升能直接转成改进能力的提升；到了物理世界，这种对齐不成立 本地导入