🏷️ 递归自我改进

Anthropic万字长文：当AI开始构建自己，人类该何去何从？

文章基于Anthropic的最新研究及内部数据，深入探讨了AI系统在软件开发与研究领域的自我进化能力。通过分析SWE-bench、CORE-Bench等基准测试及2021-2026年的生产数据，揭示了AI代码编写量占比超80%、工程师效率提升8倍等趋势。文章讨论了递归自我改进的加速效应及其对人类掌控力、安全防护和职场关系的深远影响。

Spark: 拥有集体进化网络的自进化 Agent

文章介绍了 Spark，一个轻量级的自进化智能体框架。Spark 旨在让开发者和创作者能够构建递归自我改进循环，通过“Domain Chips”（领域芯片）实现专业化与工具执行。作者受 Karpathy 和 Carmack 原则启发，推出了 Spark Researcher 运行时核心和加密交易领域芯片作为示例。该项目还即将推出名为 Spark Swarm 的集体进化网络，允许智能体相互分享、学习和进化。