arXiv 论文：无奖励无裁判的自改进智能体自动生成 DSL 算子
原文标题：A Self-Improving Agent that Grows its Own DSL: Oracle-Free Operator Induction for Exact Question Answering
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一篇 arXiv 论文提出一种自改进智能体，在无奖励、无裁判模型、无标准答案的条件下，通过内外两层循环自动扩展可计算能力。内层循环要求两个独立表达式在所有记录上一致才作答，外层循环发现缺失能力并自行编写算子，仅当独立第二实现一致且满足守恒律时才接纳。该方法在交易表、商业账本和临床问诊问答等域上把可答问题集扩大数倍至近二十倍，并拒绝全部 138 个有缺陷算子变体。
- 问题
- 无奖励、无裁判、无标准答案时，智能体如何可靠地自我扩展计算能力？
- 方法
- 冻结模型跑内外双循环：内层靠两个独立表达式全记录一致才作答，外层自行发明 DSL 算子，仅当第二实现一致且满足守恒律才接纳。
- 结果
- 可答问题集扩大数倍至近二十倍，拒绝 138/138 个有缺陷算子变体，而自洽、压缩等常用信号会放行多数。
- 影响
- 为需要精确答案的场景（账本、交易、临床问答）提供不依赖奖励模型的自我改进路径，降低对裁判模型的依赖。
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