新论文比较达尔文式、拉马克式与智能体主导进化机制

Andrew W. Lo 与 Chaoyi Zhao 在 arXiv 发布理论论文，提出框架比较环境变化后达尔文式、拉马克式与智能体主导三种 AI 进化机制，称学习足够有效时三者适应速度递进加快；生成更多变体可加速适应，最优搜索强度取决于学习能力、问题难度与实验成本。 论文同时给出安全警示：若评估目标设定错误，更多搜索反而加速收敛到错误行为，且在递归自我改进中错误可能跨代延续；作者据此提出独立评估与监督需跟上自主 AI 的发展。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。