Про Darwin Gödel Machine писали, про Huxley-Gödel Machine писали, а про Red Queen Gödel Machine не писали! Исправляемся. The Red Queen Gödel Machine: Co-Evolving Agents and Their Evaluators __Alex Iacob, Andrej Jovanović, William F. Shen, Daniel Burkhardt, Meghdad Kurmanji, Nurbek Tastan, Lorenzo Sani, Niccolò Alberto Elia Venanzi, Ambroise Odonnat, Zeyu Cao, Bill Marino, Xinchi Qiu, Nicholas D. Lane__ Paper: https://arxiv.org/abs/2606.26294 Review: https://arxiviq.substack.com/p/the-red-queen-godel-machine-co-evolving Code: N/A Model: N/A ЧТО сделали: Предложили эволюционный фреймворк, в котором обучаемые эвалюаторы развиваются параллельно с целевыми агентами. Это позволяет обойтись без статичных бенчмарков при рекурсивном самосовершенствовании. ЧТО получили: Добавление эволюционирующего ревьюера подняло pass rate на бенчмарке Polyglot с 69.9% до 71.7% при снижении расхода токенов в 1.35–1.72 раза по сравнению с Huxley-Gödel Machine. При написании научных статей авторы получили долю одобрений 38.8%–40.5% (в 1.78–1.86 раза выше бейзлайна с его 21.8%) по оценке нескольких рецензентов. Точность проверки доказательств достигла 76% (+9% к бейзлайну) при трёхкратной экономии токенов. ПОЧЕМУ это важно: Совместная эволюция судей и генераторов формирует динамический curriculum и отсекает предвзятость моделей к собственным текстам без ручной поддержки бенчмарков. При этом теоретические гарантии поиска действуют только внутри отдельных эпох и опираются на неизменные якорные датасеты. Бегать вместе с королевой здесь: https://t.me/gonzo_ML_podcasts/4813