Дарвин встречает Гёделя: одна часть учит «выживать сильнейшему», другая — напоминает, что любая система неполна и вынуждена выходить за рамки, чтобы понять себя. Так назвали новый агент — Darwin Gödel Machine. Его создатели из Sakana AI и Университета Британской Колумбии задали машине простое правило: «если можешь улучшить собственный код — делай».

Стартовал как обычный код-ассистент, а через пару итераций сам добавил память ошибок, авто-peer-review и мини-IDE. На SWE-bench точность выросла с 20 % до 50 %, на Polyglot — с 14 % до 30 %. Средний прирост задач доходит до 150 % без единой человеческой правки. Модель внутри поменяли — ускорение осталось: значит «мутации» работают не на случайности конкретных весов.

Алгоритм честно дарвиновский: сгенерировал изменения → прогнал тесты → сохранил, если лучше. Побочные ветки архивируются, чтобы вернуться при следующем обходе. Никаких релиз-циклов, DevOps и ручных hotfix.

И что?

Замороженные LLM-версии превращаются в реликт. Появляется класс софта, который каждый день становится умнее без участия команды.
Предприниматели получают площадку, где продукт сам повышает конверсию, экспериментируя над собственным кодом.
Инвесторы сталкиваются с активом, чья ценность может удвоиться за ночь без дополнительного капитала.
Регуляторы получают головную боль: как сертифицировать систему, которая переписывает себя быстрее, чем выходит документация.

Darwin Gödel Machine показывает, что следующий апдейт может прийти не из-за push в Git, а из-за внутреннего озарения модели