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