LLMがCore Warで敵対的進化を駆動、戦略の収束と自己修正コードを観察

従来の静的ベンチマークではなく、増え続ける過去の対戦相手への適応を繰り返す過程が観察されました。その結果、より汎用的な戦略の出現が見られました。

異なるコード実装が類似した高パフォーマンスな行動に収束する現象も確認されています。また、コードとデータが同じアドレス空間を共有するため、混沌とした自己修正コードの動態も生じました。

この環境は、サイバーセキュリティなどの実世界の敵対的設定におけるAIエージェントの進化を分析するための安全なサンドボックスとして位置づけられています。