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#self-evolution

4 記事

01 ·エージェント·★ 会員·論文·20分で読めます 論文解説: Aspire — モデルは「曖昧な目標」から自己進化できるか Aspire: Can Models Self-Evolve from Vague Goals? 「もっと数学が得意になれ」だけを渡されたエージェントは、自分で学ぶ内容と検証方法を決めて本当に強くなれるのか。隠された520問で測るベンチマーク Aspire を前提知識ゼロから解説し、学習ループは回るのに能力が伸びないという結果を数字で追う。 02 ·論文解説·★ 会員·論文·16分で読めます 論文解説 J-Zero: 出題者・解答者・審判を同時に育てる「データゼロ」自己進化 J-Zero: Unified Challenger--Solver--Judge Co-Evolution from Zero Data 外部データも人手のラベルも使わず、モデルが自分で問題を作り、解き、採点して成長する枠組み。J-Zero は採点役（Judge）も一緒に育てることで、従来手法が2反復で頭打ちになる壁を越えた。 03 ·エージェント·★ 会員·論文·21分で読めます 論文解説: Zetta ζ — 方策を凍結したまま、ロボットが実行中に自分を直す「閉ループ・ハーネス」 Zetta $ζ$: An Efficient Closed-Loop Embodied Harness for Self-Evolving Physical Intelligence エピソードが終わってから反省する既存の身体エージェントに対し、Zettaは「コードで書かれた監視役」を行動と同じ頻度で回し、失敗の兆候が出た瞬間に介入する。方策の重みを一切触らずに成功率を押し上げた設計を、論文本文に沿って1から解説する。 04 ·エージェント·★ 会員·論文·11分で読めます 論文解説: 共進化するエージェント系 — 人間の設計を超えた自己進化への三段階 Co-Evolution in Agentic Systems: Toward Self-Directed Evolution Beyond Human Design 「デプロイ後も賢くなり続けるエージェント」はなぜ頭打ちになるのか。相手・環境・進化の仕組みそのものを順に動かしていく三段階の分類を、サーベイ論文の本文から1から解説する。定義の式、各段階の代表手法、評価と安全の未解決点まで。