自我改进 AI 智能体中的技能-策略协同进化陷阱：CODA 评测协议提出

研究发现自我改进 AI 智能体的策略模型与技能库在协同进化训练中存在脆弱性，一旦部署后技能库发生漂移，策略性能会严重受损。为此研究提出了面向部署的评测协议 CODA，通过模拟技能漂移引入语义保留编辑一致率和损坏技能抵抗率等指标。测试显示在四种协同进化方法和五个基准中，最差情况成功率下降 5-13 个百分点，抹去了 52-93% 的性能增益。