A Darwin Gödel Machine (DGM) nevű önfejlesztő mesterséges intelligencia rendszert a japán Sakana AI fejlesztette ki, együttműködésben a University of British Columbia egyik laboratóriumával. Ez az ügynök képes saját Python forráskódját olvasni, módosítani és értékelni, hogy a változtatások javították-e a teljesítményét.
Az ügynök telepítése és tesztelése során különböző benchmarkokon méretik meg, például valódi GitHub hibákat tartalmazó SUI teszten és a többnyelvű Polyglot kódolási benchmarkon. Mindezek a kísérletek azt vizsgálják, hogy a DGM milyen hatékonyan képes fejleszteni magát különféle szoftveres kihívásokon keresztül.
Külön figyelmet kap az is, hogy a DGM nem szigorúan bizonyítékok alapján végzi a fejlesztéseit, hanem darwini evolúciós elveket követ, így újabb és újabb AI verziók jönnek létre folyamatosan. Az ügynök ráadásul nyílt forráskódú, így a közösség számára is elérhetővé válik a saját kód önálló továbbfejlesztésének lehetősége.
A videó során az is felmerül, hogy ezek az AI kódoló ügynökök lehetnek az első modellek, amelyek esetleg elérik az általános mesterséges intelligencia (AGI) szintjét, megelőzve a hagyományos nyelvi modelleket. A telepítés lépései, a kapcsolódó költségek, bérelhető infrastruktúra és a szükséges API-kulcsok is témát képeznek.
Végül a közösségi támogatás, szponzoráció (pl. Camel AI), valamint a nyílt projektek szerepe is hangsúlyt kap abban a folyamatban, amely során az AI önfejlesztés egyre hozzáférhetőbbé válik a fejlesztők és kutatók számára.
