Epi: verso un agente persistente e capace di migliorarsi autonomamente per la ricerca autonoma

Abstract degli autori

Presentiamo Épi, un agente di ricerca autonomo che porta avanti le indagini attraverso più sessioni del modello e perfeziona i propri metodi grazie all’esperienza accumulata. Épi combina una cronologia persistente della ricerca, una memoria gerarchica, la ramificazione dei percorsi di indagine e la revisione indipendente per garantire continuità alla ricerca, imparare dagli esperimenti ed esplorare e riprendere approcci alternativi. I suoi esperimenti proseguono da una sessione all’altra e un verificatore fisso ne valuta i risultati. Épi ha ottenuto 120 risultati da primato: 20 record relativi a limiti numerici in 12 famiglie e 100 record di costruzione in otto famiglie. Tra questi figurano un intervallo circa 84 volte più stretto per la costante delle $n$ regine e un intervallo rigoroso più di 3,6 milioni di volte più stretto per la dimensione dell’attrattore quartico di Feigenbaum. Certificati duali esatti dimostrano che il limite di programmazione lineare di Cohn-Elkies non può essere esatto nelle dimensioni 10 e 11. Oltre ai miglioramenti numerici, Épi fornisce una dimostrazione assistita dal computer della congettura di Tuza per i grafi split con una parte costituita da una cricca di otto vertici e al massimo tre tipi di vicinato attivi rispetto ai triangoli, con molteplicità arbitrarie. Estendiamo questo processo di ricerca alla programmazione algoritmica con Épi-turbo, una configurazione leggera che sviluppa programmi risolutori eseguibili per compiti tra cui l’instradamento dei veicoli, la pianificazione delle attività e la pianificazione della produzione. Su 30 compiti FrontierOR, Épi-turbo ottiene un punteggio complessivo nel benchmark superiore del 5,4% a quello di Codex, con un costo del modello pari al 64% di quello di Codex, utilizzando lo stesso modello sottostante e lo stesso livello di sforzo nel ragionamento. Épi è progettato per favorire la comprensione umana collegando i risultati computazionali a metodi espliciti e argomentazioni matematiche che i ricercatori possono esaminare e su cui possono basarsi.