Editing Openai/6954df4f-8108-8013-8152-3f6ade4423a7 (section)

=== TL;DR ===

ЧТО сделали: Авторы предложили Self-Referential Graph HyperNetworks (GHNs) — класс нейросетей, способных генерировать параметры не только для решения задачи (policy), но и для создания собственного потомства. Встроив механизм стохастической вариации прямо в архитектуру, система интернализировала эволюционные операторы (мутацию и наследование), которые обычно находятся во внешних алгоритмах.

ПОЧЕМУ это важно: Это структурный сдвиг от парадигмы «оптимизации фиксированной модели» к «моделям, которые оптимизируют сами себя». Подход показал превосходную адаптацию в нестационарных средах (где правила игры меняются на лету), обойдя традиционные стратегии вроде CMA-ES или OpenES. Работа доказывает, что «evolvability» (способность к эволюции) — это навык, который можно выучить в зависимости от контекста, а не фиксированная эвристика.

Подробнее: https://t.me/gonzo_ML_podcasts/1895