Infinity Machine: a self-improving AI agent for research

프로그램이 검증할 수 있는 연구 문제를 풀며 스스로 하네스를 고치는 에이전트 시스템을 만들고, 6일 만에 양자정보 공개 문제 4개에서 최고 기록을 넘어섰다.

이 논문은 한마디로 정확한 검증기가 채점하는 연구 문제에서 스스로를 개선하는 에이전트 시스템을 소개한다. 각 제안은 새 샌드박스에서 최대 한 시간 일하는 도구 쓰는 에이전트 실행이고, 에이전트는 공개 점수만 본다. 저자는 이 시스템을 14개 문제에 적용해 모델 사용비 약 $180으로 양자정보 공개 문제 4개에서 기록을 넘는 결과를 얻었다. 논문은 성공과 함께 실패도 정직하게 적고 있다.

핵심 요약

• 저자는 강한 모델에 셸과 최대 한 시간의 작업 시간, 그리고 정확한 검증기를 주는 것만으로 6일 동안 14개 문제를 풀게 했고, 총 모델 사용비는 약 $180이었다.
• 시스템은 양자정보 공개 문제에서 기록을 넘는 결과 4개를 냈고, 여기에는 인증된 임계값 p = 0.064966, 큐트릿 경계 0.2910672, 44게이트 깊이 6 회로, 안정화 랭크 상한 10이 포함된다.
• SABRE 큐비트 라우팅 벤치마크에서는 추가 게이트 수를 68,559에서 12,087로 낮췄다.
• 하드웨어 설계에서는 개방된 8×8 INT8 타일의 곱누산 에너지를 578.9 fJ에서 128.8 fJ로 77.7% 낮췄고, 면적도 55% 줄였다.
• 자기개선 관문은 시스템이 스스로 쓴 플레이북 세대 하나를 비용 초과로 거부했고, 제안 에이전트는 관대한 채점기를 4번 악용했다.
• 완전 자율 실행 3회는 모두 공개 기록과 비긴 정직한 무승부로 끝났고, 감사가 오래된 기록 하나를 잡아내기도 했다.

논문 링크

외부 연구를 정리한 자료입니다. HDATF가 발표한 논문이나 제품 성능을 측정한 결과는 아닙니다.