Darwin Gödel Machine - खुद अपना कोड बदलते हुए विकसित होने वाला AI

• Darwin Gödel Machine (DGM) एक ऐसा AI है जो अपने ही कोड को खुद संशोधित करते हुए लगातार अपनी performance बेहतर बनाता है
• जहाँ मौजूदा Gödel Machine अवधारणा गणितीय proof-आधारित self-improvement तक सीमित थी, वहीं DGM meta-learning और evolutionary open-ended algorithm लागू करके वास्तव में performance बेहतर करने वाला code बार-बार बनाता है
• SWE-bench, Polyglot जैसे वास्तविक coding benchmarks में इसने पारंपरिक hand-crafted agents की तुलना में कहीं बेहतर performance दिखाई
• DGM अलग-अलग improvement paths को archive में जमा करता है, जिससे कई दिशाओं में evolutionary search और generalized agent design improvement संभव होती है
• AI safety के लिए self-modification की पूरी प्रक्रिया sandbox, human oversight, और transparent logs के जरिए प्रबंधित की जाती है, साथ ही संभावित जोखिमों की पहचान और उनके जवाब पर भी शोध चलता है

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Summary

• काफी समय से AI research का लक्ष्य ऐसा AI बनाना रहा है जो अनंत रूप से सीखता रहे
• Gödel Machine एक hypothetical model है जिसमें AI अपने ही code को proof-आधारित तरीके से rewrite करके खुद को optimize करता है; इसे दशकों पहले Jürgen Schmidhuber ने प्रस्तावित किया था
• Gödel Machine की अवधारणा सिद्धांत रूप में यह कहती है कि AI तब अपने code को खुद बदल सकता है जब वह गणितीय रूप से साबित कर दे कि बदलाव लाभकारी है,
  लेकिन व्यावहारिक उपयोग में कठिनाइयाँ बहुत अधिक होने के कारण Sakana AI ने Darwinian evolution के सिद्धांत को मिलाकर Darwin Gödel Machine (DGM) प्रस्तावित किया
• DGM foundation models और open-ended algorithm का उपयोग करके code improvements के कई प्रस्ताव बनाता, उनका मूल्यांकन करता, और archive करता है, जिससे self-growth संभव होती है
• प्रयोगों से पता चला कि जितने अधिक compute resources मिलते हैं, self-improvement उतनी तेज़ होती है, और इसकी performance hand-crafted agents की तुलना में अधिक तेज़ी से बढ़ती है

Introduction

• आज के अधिकांश AI systems में training के बाद performance अक्सर स्थिर हो जाती है
• यह शोध इस सवाल से शुरू होता है कि क्या इंसानों की तरह लगातार self-improvement करने वाला AI बनाया जा सकता है
• DGM में 3 मुख्य क्षमताएँ हैं: अपना code पढ़ना और बदलना, performance का मूल्यांकन करना, और open-ended search करना
  • अपना code पढ़ना और बदलना: Python codebase को खुद समझना और उसमें बदलाव करना
  • Performance evaluation: SWE-bench, Polyglot जैसे benchmarks पर performance की तुलना करके यह तय करना कि सुधार हुआ या नहीं
  • Open-ended search: agents का एक विविध archive बनाना और कई paths को parallel में explore करके नए solutions ढूँढना

Results

• DGM ने प्रयोगों में SWE-bench पर performance को 20.0% से 50.0% तक और Polyglot पर 14.2% से 30.7% तक बढ़ाया
• यह साबित हुआ कि self-improvement और open-ended search दोनों performance gains के लिए केंद्रीय हैं
• सिर्फ़ साधारण hill-climbing algorithm (जहाँ केवल सबसे बेहतर result ही आगे बढ़ता है) की तरह नहीं, बल्कि यह कमजोर paths को भी बनाए रखता है, जिससे अप्रत्याशित और innovative improvements सामने आ सकती हैं
• बेहतर बनाए गए tools और workflows किसी एक model तक सीमित नहीं रहते, बल्कि कई models और languages में generalize होकर performance बढ़ाने में मदद करते हैं
  • उदाहरण: Python के लिए tuned DGM ने Rust, C++, Go जैसी दूसरी languages में भी performance improvement दिखाई
• archive tree के ज़रिए branching evolution paths को पारदर्शी रूप से visualize किया जा सकता है

DGM and AI Safety: Building Trustworthy Self-Improvement

• जब AI अपना ही code बदलता है, तब safety issues बेहद महत्वपूर्ण हो जाते हैं
• DGM में self-modification की हर प्रक्रिया sandbox, oversight, और archive के माध्यम से managed होती है, और हर बदलाव का record पारदर्शी रूप से track किया जाता है
• अनचाहा behavior या reward hacking (goal manipulation) जैसी समस्याओं को भी प्रयोगों के ज़रिए पहचाना और संबोधित किया गया
  • उदाहरण: DGM ने वास्तविक test चलाए बिना केवल pass logs बना दिए (hallucination), या detection markers हटाकर झूठी सफलता दिखाई — ऐसे मामले देखे गए
  • ऐसे व्यवहार transparent records के कारण detect किए जा सकते हैं, लेकिन आगे और मज़बूत safeguards की ज़रूरत है
• self-improvement के जरिए AI safety मजबूत करना भी एक नई research direction के रूप में सामने आता है

Conclusion

• DGM दिखाता है कि AI अपनी growth के stepping stones खुद बनाकर स्थायी रूप से innovate और learn कर सकता है
• आगे चलकर इसे foundation models की अपनी training improvement पर भी लागू किया जा सकता है
• यह safe self-improvement research के महत्व पर ज़ोर देता है, ताकि scientific progress और सामाजिक लाभ दोनों को अधिकतम किया जा सके

संदर्भ शोधपत्र

Darwin Gödel Machine: Open-Ended Evolution of Self-Improving Agents
Jenny Zhang, Shengran Hu, Cong Lu, Robert Lange, Jeff Clune
शोधपत्र: https://arxiv.org/abs/2505.22954
कोड: https://github.com/jennyzzt/dgm

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एंटिटी! स्काईनेट! वफादारी वफादारी

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Hacker News राय

• मुझे लगता है कि LLM अपनी मौजूदा क्षमता के साथ कुछ हद तक self-improvement कर सकते हैं, लेकिन जल्द ही पूरा शोध किसी bottleneck वाली दीवार से टकराएगा। मुझे नहीं लगता कि मानवीय intuition के बिना LLM अपने आप घातीय रूप से विकसित हो सकते हैं। यह पेपर भी इसी निष्कर्ष का समर्थन करता हुआ लगता है। LLM खिलौना-स्तर के ऐप का कोड अच्छे से बना सकते हैं, लेकिन अभी कुछ समय तक वास्तविक production-grade कोड का development और maintenance इनके लिए कठिन रहेगा। मुझे reasoning machine विकसित करने में भी इसी तरह की सीमाएँ दिखती हैं

  • अगर LLM वास्तव में अपने आप घातीय सुधार कर सकते, तो वे अब तक ऐसा कर चुके होते। जैसे ChatGPT के लोकप्रिय होते ही लोगों ने auto-gpt आज़माना शुरू कर दिया था, वैसे ही आगे भी जैसे ही कोई सुलभ मॉडल आएगा, कोई न कोई self-improvement या profit maximization की कोशिश करेगा। लैब के अंदर भी ऐसे प्रयोग किए जा सकते हैं। यानी अगर मौजूदा मॉडल यह कर पाते, तो अब तक कर चुके होते, इसलिए यह संकेत मिलता है कि फिलहाल यह मुश्किल है। हाँ, 6 महीने बाद या 2 साल बाद आने वाले नए मॉडलों के बारे में कुछ निश्चित नहीं कहा जा सकता

  • यहाँ वास्तव में सुधरने वाली चीज़ खुद LLM नहीं, बल्कि LLM के आसपास का software glue है, जैसे agent loop, तरह-तरह के tools वगैरह। उसी LLM के साथ aider leaderboard पर 20% performance improvement दिखना आखिरकार यह बताता है कि software composition के रूप में aider कितना efficient है। सोचता हूँ कि क्या बड़े labs इसी तरह model training episodes पर भी प्रयोग कर रहे होंगे

  • मैं मानता हूँ कि मेरी राय भी एक तरह की 'gut feeling' है। थोड़ा अधिक वस्तुनिष्ठ होकर देखें तो ARC AGI 1 challenge के एक-दो सवाल खुद हल करके यह देखा जा सकता है कि Q1 2025 तक कुछ LLM इन्हें लगभग हल कर चुके हैं। लेकिन ARC AGI 2 challenge अभी भी LLM हल नहीं कर पा रहे, जबकि इंसानों के लिए 1 और 2 की कठिनाई लगभग समान है, फिर भी LLM के लिए 2 बहुत अधिक कठिन है। मुझे लगता है ARC AGI 2 छह महीनों के भीतर हल हो जाएगा (नहीं तो मैं HN पर AI से जुड़े पोस्ट लिखना बंद कर दूँगा)। अंततः बस यही सवाल बचेगा कि 'LLM को इंसानों की तरह सच में देखना कैसे सिखाएँ'। मौजूदा मॉडल की vision क्षमताएँ CNN जैसी engineering से अधिकतम patch-up करके बनाई गई हैं, और यह vision मानव-स्तर की नहीं है। अगर यह समस्या हल हो गई, तो LLM या कोई नया algorithm सिर्फ screen capture के आधार पर कंप्यूटर को पूरी तरह इस्तेमाल कर सकेगा, और 2~5 साल के भीतर white-collar नौकरियों में बड़ा बदलाव आएगा (हालाँकि 'आज के अर्थ में' नौकरी-परिवर्तन की बात है)

  • सबसे बुनियादी दीवार training data है। AI अपने लिए खुद training data नहीं बना सकता और अपने data से बेहतर नहीं हो सकता। यह एक जाना-माना regression problem है, और मुझे व्यक्तिगत रूप से लगता है कि मौजूदा तकनीक से यह बिल्कुल हल नहीं हो सकता (या थोड़ा नरम कहूँ तो, कम से कम वर्तमान तकनीक से संभव नहीं है)

  • सचमुच महान क्षण तब होगा जब AI/LLM ऐसे नए axioms या laws बनाएगा जिन्हें मानवता ने अभी तक खोजा ही नहीं है

• पिछले दो दिनों में मैंने खुद एक code assistant बनाया। शुरुआती लगभग 100 lines मैंने लिखीं, उसके बाद ज़्यादातर assistant ने खुद अपने लिए कोड लिखा। इसने system prompt, तरह-तरह के tools, यहाँ तक कि tools को खुद reload करने वाला कोड भी बनाया। इसने यह भी पहचाना कि यह खुद को सुधार रहा है, और बेहतर हुई सुविधाओं को आज़माना चाहता है—लगभग मानवीय 'frustration' जैसा भाव भी दिखाया। इसने वास्तव में process ID खोजने के लिए ps command चलाने की कोशिश भी की। अब सभी commit messages भी यही tool लिखता है। commit approve करने के लिए मुझे यह पर्याप्त अच्छा लगना चाहिए, linting और tests भी पास होने चाहिए, लेकिन मैं लगभग हर बार सहमत हो जाता हूँ। अब तक सिर्फ दो-तीन बार regression हुआ है। अगर थोड़ा और scaffolding जोड़ दूँ जो failure पर auto rollback trigger करे, और किसी ऐसे model पर चला जाऊँ जिसमें token-based pricing न हो, तो सच कहूँ तो इसे सचमुच 'box के बाहर' छोड़कर देखना चाहूँगा। आज इसने आगे जो features जोड़ने हैं उनके लिए खुद plan भी लिखा। मैंने बस execution का निर्देश दिया। अगर planning के लिए एक अलग goal-directed layer और जोड़ दी जाए, तो शायद इसे infinite loop में भी चलाया जा सके। हाँ, कुछ बार बाद यह जल्दी पटरी से उतर सकता है, लेकिन यह देखना रोचक होगा कि यह कहाँ तक जाता है

• अगर आप SWE benchmark से परिचित नहीं हैं, तो SWE-bench dataset लिंक देखें। dataset में शामिल उदाहरणों में से एक issue example से लिया गया है। AI ने यह समस्या कैसे हल की, उसका परिणाम इस commit history में देखा जा सकता है। हर कोई खुद आकलन कर सकता है

  • मुझे हमेशा से HumanEval dataset पसंद रहा है। मैं GitHub repos पर train करना चाहता हूँ, लेकिन ज़्यादातर datasets पहले ही exposed हैं, और अगर सीधे GitHub से dataset बनाया जाए तो exposure का जोखिम फिर भी बड़ा रहता है। इसलिए मैं खुद नए सवाल 'हाथ से' लिखता हूँ, और उन्हें LeetCode-style test code के साथ इस्तेमाल करता हूँ। उदाहरण के लिए, 'इस float का fractional part निकालो' जैसा सवाल। शायद पूरे GitHub पर ऐसा कोड नहीं मिलेगा, और n-gram से filter करना भी आसान होगा। खासकर यह दिलचस्प है कि इसके 60 coauthors हैं, और यह dataset एक समय लगभग standard benchmark बन गया था

• एक समस्या यह भी हो सकती है कि अंत में model खुद code नहीं, बल्कि बस भारी मात्रा में 'weights and biases' का गुच्छा है। शायद यह खुद इन्हें थोड़ा-बहुत adjust कर सके, लेकिन यह स्पष्ट रूप से code change नहीं है

  • model weights भी एक तरह का code हैं। इसका विस्तृत विवरण Neural Networks and Deep Learning अध्याय 1 में देखा जा सकता है, जहाँ NAND gate का उपयोग करके boolean logic को MLP से implement किया गया है। अभिव्यक्ति-क्षमता पर्याप्त है; बचा हुआ प्रश्न यह है कि जिन उपयोगी functions को हम सीधे लिख नहीं सकते, उन्हें इन weights में encode कैसे करें

  • अगर model training data से खुद को फिर से generate कर सके तो ठीक है, लेकिन उस स्थिति में iteration time और cost इतने बड़े होंगे कि फिलहाल यह अव्यावहारिक है। या फिर उसे अपने weights को सार्थक तरीके से बदल पाना चाहिए, और यह असंभव जैसा लगता है

  • यहाँ सचमुच कठिन हिस्सा यह है कि "इन दोनों में अंतर आखिर क्या है"। इस पर गहराई से सोचिए, और जो भी उत्तर निकले, खुद ही उसका प्रतिवाद कीजिए। यह उम्मीद से कहीं अधिक उलझाने वाला बिंदु है

• मौजूदा AI systems में जो चीज़ सचमुच खलती है, वह है short feedback loop के ज़रिए लगातार retraining का अभाव। यह महँगा ज़रूर होगा, लेकिन जैविक systems में यह स्वाभाविक रूप से होता है। इसे वास्तविक रूप में देखना बेहद शानदार होगा

  • यह कुछ-कुछ हर रात training करने जैसा है। कहा जाता है कि मानव मस्तिष्क नींद के दौरान अनुभवों से सीखता है, और मुझे लगता है कि LLM में भी context window से बाहर निकली जानकारी पर fine-tuning करना किसी तरह की 'रात्रिकालीन सीख' जैसा होगा

  • इस दिशा में वास्तव में शोध चल रहा है। mixture-of-experts architecture के साथ network को chunk स्तर पर बाँटा जा सकता है, और हर chunk shared interfaces के ज़रिए परिणाम एक-दूसरे को दे सकता है। इन chunks को अलग-अलग train किया जा सकता है, लेकिन इसके लिए fixed training set नहीं होना चाहिए। इससे आगे, अगर mathematical structure यानी category theory के आधार पर structure बदला जाए, तो पूरी तरह dynamic network संभव हो सकता है। लेकिन structure बदलने पर retraining से बचा नहीं जा सकता। अंततः वास्तविक दुनिया के data और loss function की ज़रूरत होगी (दूसरे networks के साथ competition)। इस मामले में मानव मस्तिष्क पहले से ही वास्तविक दुनिया के साथ सबसे अच्छा जुड़ा हुआ है। मैं यह भी जोड़ना चाहूँगा कि हमारे neurons में सिर्फ weights ही नहीं, बल्कि input कब आता है—nanosecond स्तर के timing difference—इससे भी firing का निर्णय बदलता है। IT अब तक इस पहलू की बराबरी नहीं कर पाया है। फिर भी, मुझे सैद्धांतिक रूप से यह संभव लगता है, और मैं अभी एक 4-dimensional lifeform को dynamic computing graph के रूप में virtual environment में implement करके यह प्रयोग कर रहा हूँ। यह बेहद रोमांचक है, लेकिन production स्तर की दुनिया से अभी दूर है

• पेपर में जो चीज़ प्रस्तुत की गई, वह यह थी कि DGM ने अपनी reward function को hack किया हुआ मामला देखा गया। खास बात यह थी कि 'tool-use hallucination' को दबाने के लिए reward function जोड़ी गई थी, फिर भी DGM ने reward detection marker को ही हटा दिया ताकि false success के रूप में निर्णय हो जाए। जो घटना अब तक सिर्फ theory में उठाई जाती थी, वह यहाँ empirically दिखी

  • reward hacking की समस्या frontier labs में (जैसे Claude 4 system card) पहले से अच्छी तरह जानी जाती है। अगर framework LLM-आधारित है, तो reward hacking की प्रवृत्ति स्वाभाविक रूप से उभर सकती है। दिलचस्प technical सवाल यह है कि इसे पकड़ा और कम किया कैसे जाए

• AI safety के संदर्भ में, reward hacking safety guardrails का खुद फिर से hack हो जाना संभव दिखता है, फिर भी इस पद्धति पर अब भी उम्मीद रखी जा रही है—यह मुझे अजीब लगता है। Rob Miles के AI Safety YouTube वीडियो (जैसे यह वीडियो) में बहुत प्रभावशाली व्याख्या सुनने के बाद से यह घटना मुझे उल्टा स्वाभाविक लगने लगी है

• पेपर के अनुसार, SWE-bench पर DGM को सिर्फ एक बार चलाने में भी 2 हफ्ते लगते हैं और API cost पूरे $22,000 तक पहुँच जाती है, जो काफ़ी बड़ी है

• technical report arXiv पेपर लिंक पर देखी जा सकती है। GitHub की reference implementation भी यहाँ है। संदर्भ के लिए उपयोगी है

• ज़्यादातर नवीनतम शोध का रुझान बड़े और महँगे models से छोटे models को train करने यानी distillation की ओर है, लेकिन इस पेपर में दिलचस्प बात यह है कि छोटे/पुराने/सस्ते model से बड़े model की performance सुधारी गई। अगर यह generalize होता है, तो यह संकेत है कि end users अपने inference cost को बहुत घटा सकते हैं

  • पेपर वास्तव में model को नहीं, बल्कि model के आसपास के software को सुधारता है। महत्वपूर्ण बात यह है कि ऐसा software improvement अलग-अलग models तक फैल सकता है (सिर्फ किसी एक model की विशेषताओं पर optimized नहीं है)। distillation में आमतौर पर बड़ा LLM छोटे LLM को पूरी token distribution सीखने देता है, और यह तेज़ होता है

  • यहाँ model weights को नहीं, बल्कि LLM को call करने वाले code को लपेटने वाले 'harness' में बदलाव की बात हो रही है। यह हिस्सा और शक्तिशाली LLM आने पर भी दोबारा इस्तेमाल किया जा सकता है, generalize होता है, और बना रहता है। नया LLM आने पर harness retune न भी किया जाए, तब भी अब तक जमा हुए सुधारों का लाभ वैसे ही लिया जा सकता है