freem

Openai/6954df4f-8108-8013-8152-3f6ade4423a7


This conversation was exported from ChatGPT[1]

gpt-5-2-pro edit

User: Сделай по следующему тексту паттерн ML.2 по шаблону из E.8, пиши для инженеров и добавь дидактичность в стиле написани… edit

Сделай по следующему тексту паттерн ML.2 по шаблону из E.8, пиши для инженеров и добавь дидактичность в стиле написания, пиши по-русски. Учти E.TGA и OEE для понимания, но не повторяй их положений в паттерне, используй обычный язык инженеров, а не лексику FPF. Вот текст со ссылками на технологию:

Hypernetworks That Evolve Themselves Joachim Winther Pedersen, Erwan Plantec, Eleni Nisioti, Marcello Barylli, Milton Montero, Kathrin Korte, Sebastian Risi Статья: https://arxiv.org/abs/2512.16406 Код: https://github.com/Joachm/self-referential_GHNs Ревью: https://arxiviq.substack.com/p/hypernetworks-that-evolve-themselves

TL;DR edit

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

Assistant: ML.2 - Самореферентная GHN: встроенная «эволюция» для быстрой адаптации в меняющейся среде edit

ML.2 - Самореферентная GHN: встроенная «эволюция» для быстрой адаптации в меняющейся среде edit

Type: ML / neuroevolution / архитектурный паттерн Status: Draft

ML.2:1 - Problem frame — где это применимо на практике edit

Вы строите систему, которая должна продолжать работать, когда среда меняется: динамика, правила, инверсия управления, смена сенсоров/актуаторов, внезапный сдвиг распределения. При этом:

  • Градиенты либо недоступны, либо бесполезны (чёрный ящик, недифференцируемые компоненты, дискретные решения, симулятор как «API»).
  • Перетренировать модель «с нуля» долго, а надо “откатываться” к хорошему поведению за считанные итерации/поколения.
  • Вы готовы платить параллельными прогонками (много воркеров, короткие эпизоды/батчи), но хотите экономить на внутреннем обучении каждого кандидата.

Типовой пример из статьи — RL-бенчмарки с резкими сдвигами (CartPoleSwitch, LunarLander-Switch) и локомоция (Ant‑v5), где показана адаптация популяции после смены условий. arXiv[2]

ML.2:2 - Problem — почему «внешняя эволюция» часто не дотягивает edit

Классические эволюционные стратегии и генетические алгоритмы обычно устроены так: есть оптимизатор (внешний код мутации/наследования/селекции) и есть оптимизируемая модель. Проблемы в инженерном смысле:

  1. Мутация слепая к структуре модели. Часто это «гауссов шум по всем весам» с глобальным шагом — без понимания, какие части архитектуры критичны, а какие можно «трясти» сильнее. ArXivIQ[3]
  2. Шаг мутации приходится тюнить извне. После смены среды/правил оптимизатору нужно время «переобучить» ковариацию/шаг, и вы ловите провал качества. ArXivIQ[4]
  3. Сложно встроить в продуктовый контур. Внешний оптимизатор живёт отдельным компонентом со своим состоянием, эвристиками и версиями; тяжело обеспечивать воспроизводимость, откат и понятный контроль рисков.
ML.2:3 - Forces — компромиссы, которые нужно удерживать edit

| Сила | Напряжение (что конфликтует) | | --------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------ | | Скорость адаптации | Быстро “встать на ноги” после сдвига ↔ не разрушить то, что уже работало | | Исследование vs эксплуатация | Сильнее «трясти» модель ↔ удерживать стабильное качество | | Стоимость оценок | Больше эпизодов/прогонов ↔ меньше времени и денег | | Шум в фитнесе | Реальная метрика нестабильна ↔ селекция требует надёжного сигнала | | Управляемость релизов | Онлайн-адаптация ↔ требования к safety/rollback/аудиту | | Структурная осмысленность мутаций | Учитывать граф/архитектуру ↔ усложнять реализацию |

ML.2:4 - Solution — что делаем и как это собрать edit

Идея в одной фразе: вместо того чтобы держать «мутацию» снаружи, мы делаем так, чтобы модель сама генерировала свои вариации и тем самым “училась быть эволюционируемой”.

4.1. Архитектурный скелет edit

Берём Graph HyperNetwork (GHN) как генератор весов: он читает вычислительный граф целевой сети и выдаёт параметры для её узлов/операторов (то есть «инициализирует» или «собирает» веса под конкретную архитектуру). OpenReview[5]

Дальше добавляем самореференцию, как в Self‑Referential GHN:

  • Детерминированная ветка генерирует веса policy‑сети (или вашей рабочей сети), по которым мы измеряем качество в среде. arXiv[6]
  • Стохастическая ветка генерирует возмущение для копии самой GHN, т.е. создаёт «потомка». Это делается через предсказание параметров шума (например, σ для гаусса с нулевым средним), плюс вводится управляемая интенсивность мутаций на уровне узлов/блоков. arXiv[7]

Таким образом одна и та же сущность:

  1. порождает веса для политики (чтобы играть/управлять),
  2. порождает изменения своих же параметров (чтобы эволюционировать).
4.2. Эволюционный цикл (минимально достаточный) edit

На уровне системы это выглядит как популяционный цикл:

  1. Инициализируем популяцию GHN-индивидов (разные веса). arXiv[8]
  2. Каждый индивид: - генерирует policy‑веса детерминированно, - получает фитнес через прогоны в среде, - делает 1–N потомков: копия + добавление самосгенерированного возмущения. arXiv[9]
  3. Селекция: выбираем топ‑K по фитнесу (или более мягко: турнир/элитизм), получаем следующее поколение. arXiv[10]
  4. Ключевой эффект: популяция сама начинает регулировать «силу тряски» — в статье отмечено, что вариативность падает, когда найдено хорошее решение (эксплуатация), и остаётся выше на ранних этапах (поиск) без внешнего расписания. arXiv[11]
4.3. Псевдокод (для закрепления) edit 
P = init_population(N)               # популяция гиперсетей
for gen in 1..G:
  C = []                             # кандидаты (родители + потомки)
  for h in P:
    # 1) делаем потомков
    for i in 1..offspring_per_parent:
      child = copy(h)
      delta = h.stochastic_self_update(graph_of(h))   # шум/апдейты, сгенерированные самим h
      child.params += delta
      C.append(child)
    C.append(h)

  # 2) оцениваем всех
  for h in C:
    w_policy = h.det_generate(policy_graph)
    h.fitness = rollout(env, w_policy, seeds, episodes)

  # 3) селекция
  P = select_top_k(C, K)

(Подробности про то, что именно предсказывается стохастической веткой и как устроена узло‑специфичная интенсивность мутации, см. описание в arXiv‑версии; в частности, используется генерация σ и масштабирование “mutation rate” на узлах. arXiv[12])

4.4. Инженерные правила сборки (то, что обычно ломает внедрение) edit
  1. Версионируйте среду и интерфейсы. Если “среда поменялась”, это должно быть выражено в конфиге/версии, иначе вы смешаете фитнесы из разных миров и селекция станет шумом.
  2. Делайте реплей и воспроизводимость. Логи: seed’ы, конфиги, распределение фитнеса, параметры шума/вариативности, идентификатор “чемпиона”, lineage (кто чей потомок).
  3. Ограничьте онлайн‑самоизменение в проде. Практика: адаптацию гонять в песочнице/канареечном контуре и «поднимать» нового чемпиона только после регрессионного набора тестов (см. чек‑лист ниже).
  4. Сразу проектируйте параллелизм. ES‑подходы масштабируются воркерами; Self‑Referential GHN тоже выигрывает от параллельной оценки популяции. arXiv[13]
ML.2:5 - Archetypal Grounding — два примера, чтобы “схватить” идею edit

Суть (Tell): мы превращаем «оператор мутации» из внешней эвристики в часть модели. Тогда селекция начинает оптимизировать не только поведение в задаче, но и способ изменения самой модели под контекст.

Пример как система (Show #1): Представьте контроллер для робота/дрона/манипулятора, у которого периодически меняются условия: нагрузка, трение, задержки, инверсия оси управления (условно “перепутали полярность”). Вам нужна схема, которая:

  • быстро перестраивает управление без дифференцирования по физике,
  • умеет «снизить хаос», когда снова стало стабильно,
  • не требует ручного тюнинга шага мутации под каждый сценарий.

Self‑Referential GHN как раз демонстрируется на задачах с резкими переключениями условий, где популяция восстанавливает качество за несколько поколений. arXiv[14]

Пример как эпистема/метод (Show #2): Вы строите AutoML/контур оптимизации, где вместо фиксированного “оптимизатора гиперпараметров” хотите, чтобы система сама выучила стратегию исследования (когда агрессивно искать, когда стабилизироваться). Это родственно:

  • learned optimizers (оптимизатор как обучаемая модель), arXiv[15]
  • популяционным схемам, которые учат расписания гиперпараметров (PBT), arXiv[16]
  • и open‑ended подходам, где важен перенос решений между меняющимися задачами (POET). arXiv[17]

Разница тут в том, что «правила вариативности» кодируются внутри самой гиперсети и подпадают под отбор. arXiv[18]

ML.2:6 - Bias-Annotation — где вас может обмануть результат edit
  • Байас бенчмарков: “Switch‑среды” могут быть проще реальных сдвигов (в реальности часто медленный дрейф + редкие скачки). arXiv[19]
  • Байас вычислительного бюджета: если у вас меньше воркеров/эпизодов, селекция становится шумной, «саморегуляция вариативности» может не проявиться.
  • Байас по seed’ам: эволюционные методы чувствительны к шуму оценок; без мультисидов и усреднения вы будете видеть “ложные чемпионы”.
  • Байас индуктивной структуры: графовое представление архитектуры задаёт, где именно модель может «умно» дифференцировать мутации; при плохом граф‑энкодинге получите почти случайный поиск. OpenReview[20]
ML.2:7 - Conformance Checklist — что должно быть выполнено edit
  1. Определён контракт среды: что считается «сменой условий», какие параметры среды/симулятора логируются и сравниваются.
  2. Есть воспроизводимость оценки: фиксируем seed’ы, набор эпизодов/сценариев, версию среды, версии кода/модели.
  3. Фитнес устойчив: используете либо несколько эпизодов на индивида, либо повторную оценку для топ‑кандидатов (re‑eval), либо бутстрэп/медиану.
  4. Явно ограничена вариативность: есть верхние границы на шум/дельты, есть аварийный “стоп” при деградации.
  5. Разделены контуры: (а) поиск/адаптация, (б) промоутинг в эксплуатацию. В релиз попадает только проверенный «чемпион».
  6. Линейдж и откат: вы можете ответить “из каких родителей получился этот кандидат” и быстро откатиться на стабильного предка.
  7. Мониторинг популяции: трекаете распределение фитнеса и показатель “разброса” (вариативности) — иначе вы не заметите коллапс в один клон.
  8. Параллелизм не меняет смысл: увеличение воркеров должно давать ускорение, а не менять поведение из-за гонок/асинхронных багов (особенно если делаете асинхронную селекцию).
ML.2:8 - Common Anti-Patterns That Break It — типовые способы сломать паттерн edit
  • “Запустим эволюцию прямо в проде без предохранителей.” Итог: дрейф качества, необъяснимые регрессии, невозможность расследования.
  • Оценка на одном эпизоде. Шум доминирует, селекция выбирает lucky‑run.
  • Смешивание разных конфигов среды в одной популяции. Фитнесы становятся несравнимы → вы отбираете мусор.
  • Внешний фиксированный шаг мутации “поверх” саморегуляции. Вы забиваете сигнал отбора: модель не может “научиться трястись” в нужные моменты.
  • Никакого учёта структуры. Если вы подали неверный граф или упростили до “вектор весов”, вы возвращаетесь к слепому шуму, теряя главную идею GHN. OpenReview[21]
  • Нет чётких ограничений по бюджету. Эволюция легко «съедает» весь compute, если не поставить лимиты на поколения/эпизоды/воркеры.
ML.2:9 - Consequences — что получите и чем заплатите edit

Что выигрываете:

  • Быстрая адаптация к нестационарности (показано на Switch‑задачах). arXiv[22]
  • Производная не нужна: можно оптимизировать недифференцируемые элементы, дискретные архитектуры, “симулятор как чёрный ящик”. arXiv[23]
  • Самонастройка интенсивности поиска: вариативность может снижаться, когда найдено хорошее семейство решений, и снова расти при необходимости — без внешнего расписания. arXiv[24]

Цена/риски:

  • Высокая стоимость оценок: это всё равно популяционный метод; выгоден при хорошей параллелизации. arXiv[25]
  • Сложнее дебажить: у вас одновременно эволюционирует “как действовать” и “как изменяться”.
  • Риск неконтролируемого дрейфа, если не построить guardrails (лимиты, тесты, промоутинг через гейт).
  • Инженерная сложность граф‑представления и корректного соответствия “узлы ↔ параметры”.
ML.2:10 - Rationale — почему механизм даёт эффект edit

В классической схеме вы фиксируете оператор мутации/наследования и оптимизируете только поведение модели. Здесь вы делаете шаг в сторону “оптимизировать оптимизатор”: способность менять себя становится частью модели и попадает под отбор — ровно то, что давно делается в learned optimizers, но в другом форм‑факторе. arXiv[26]

Дополнительный усилитель — графовая осмысленность: GHN видит структуру архитектуры, поэтому вариативность можно распределять по узлам/блокам, а не шуметь равномерно по всему вектору весов. OpenReview[27]

ML.2:11 - SoTA-Echoing — связь с современной линией работ (2016+) edit
  • Graph HyperNetworks (2018): GHN как быстрый генератор весов по вычислительному графу, изначально для удешевления NAS. ML.2 использует тот же “graph‑aware weight generation”, но замыкает петлю на саму гиперсеть. OpenReview[28]
  • Evolution Strategies в RL (2017): масштабируемая производно‑свободная оптимизация, хорошо ложится на параллельные воркеры. ML.2 остаётся в этой семье, но делает вариативность эндогенной (встроенной). arXiv[29]
  • CMA‑ES (tutorial 2016) как представитель “умных” внешних стратегий; в обзоре к статье подчёркивается сравнение с CMA‑ES/OpenES на нестационарности. arXiv[30]
  • Population Based Training (2017): популяция + автоматическое расписание гиперпараметров. ML.2 похож духом (популяция как механизм адаптации), но переносит “расписание” на уровень самой модели (через само‑мутацию). arXiv[31]
  • Self‑reference линия (2018–2024): Neural Network Quine (2018), SRWM (2022), SeRANN (2024) — разные способы сделать модель самореферентной/самоизменяющейся. ML.2 добавляет масштабируемость через GHN‑подход и убирает градиентные апдейты из самого эволюционного цикла. arXiv[32]
  • POET (2019): акцент на смене задач и переносе решений. ML.2 логично комбинируется с такими постановками, потому что показывает сильную сторону именно в нестационарных режимах. arXiv[33]
  • Контекст по гиперсетям в целом: обзорные работы по hypernetworks (2024). Springer Link[34]
ML.2:12 - Relations — с чем хорошо сочетается в инженерном стеке edit
  • Детектор дрейфа/смены условий → переключение режима адаптации. (Если просадка качества/анализ телеметрии сигналит о смене, можно временно увеличить допустимую вариативность и расширить поиск.)
  • Canary/Shadow‑режимы для промоутинга чемпиона. Эволюция остаётся «внутри», но выпуск наружу делается как обычный релиз.
  • Портфель решений вместо одного. Храните несколько топ‑индивидов под разные «режимы среды» и быстро переключайтесь.
  • PBT‑подходы и многокритериальные селекторы. Можно селектировать не только по среднему фитнесу, но и по риску/вариативности/стабильности.
ML.2:End edit

References edit

  1. ↑ "Самоэволюция нейросетей". ChatGPT. Retrieved 2026-01-02.
  2. ↑ "arXiv". arxiv.org. Retrieved 2026-01-02.
  3. ↑ "ArXivIQ". arxiviq.substack.com. Retrieved 2026-01-02.
  4. ↑ "ArXivIQ". arxiviq.substack.com. Retrieved 2026-01-02.
  5. ↑ "OpenReview". openreview.net. Retrieved 2026-01-02.
  6. ↑ "arXiv". arxiv.org. Retrieved 2026-01-02.
  7. ↑ "arXiv". arxiv.org. Retrieved 2026-01-02.
  8. ↑ "arXiv". arxiv.org. Retrieved 2026-01-02.
  9. ↑ "arXiv". arxiv.org. Retrieved 2026-01-02.
  10. ↑ "arXiv". arxiv.org. Retrieved 2026-01-02.
  11. ↑ "arXiv". arxiv.org. Retrieved 2026-01-02.
  12. ↑ "arXiv". arxiv.org. Retrieved 2026-01-02.
  13. ↑ "arXiv". arxiv.org. Retrieved 2026-01-02.
  14. ↑ "arXiv". arxiv.org. Retrieved 2026-01-02.
  15. ↑ "arXiv". arxiv.org. Retrieved 2026-01-02.
  16. ↑ "arXiv". arxiv.org. Retrieved 2026-01-02.
  17. ↑ "arXiv". arxiv.org. Retrieved 2026-01-02.
  18. ↑ "arXiv". arxiv.org. Retrieved 2026-01-02.
  19. ↑ "arXiv". arxiv.org. Retrieved 2026-01-02.
  20. ↑ "OpenReview". openreview.net. Retrieved 2026-01-02.
  21. ↑ "OpenReview". openreview.net. Retrieved 2026-01-02.
  22. ↑ "arXiv". arxiv.org. Retrieved 2026-01-02.
  23. ↑ "arXiv". arxiv.org. Retrieved 2026-01-02.
  24. ↑ "arXiv". arxiv.org. Retrieved 2026-01-02.
  25. ↑ "arXiv". arxiv.org. Retrieved 2026-01-02.
  26. ↑ "arXiv". arxiv.org. Retrieved 2026-01-02.
  27. ↑ "OpenReview". openreview.net. Retrieved 2026-01-02.
  28. ↑ "OpenReview". openreview.net. Retrieved 2026-01-02.
  29. ↑ "arXiv". arxiv.org. Retrieved 2026-01-02.
  30. ↑ "arXiv". arxiv.org. Retrieved 2026-01-02.
  31. ↑ "arXiv". arxiv.org. Retrieved 2026-01-02.
  32. ↑ "arXiv". arxiv.org. Retrieved 2026-01-02.
  33. ↑ "arXiv". arxiv.org. Retrieved 2026-01-02.
  34. ↑ "Springer Link". Springer Link. Retrieved 2026-01-02.
Retrieved from "https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6954df4f-8108-8013-8152-3f6ade4423a7&oldid=595160"