論文の概要: SGM: A Statistical Godel Machine for Risk-Controlled Recursive Self-Modification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.10232v1
• Date: Sat, 11 Oct 2025 14:09:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.851851
• Title: SGM: A Statistical Godel Machine for Risk-Controlled Recursive Self-Modification
• Title（参考訳）: SGM:リスク制御された再帰的自己修正のための統計的ゴデルマシン
• Authors: Xuening Wu, Shenqin Yin, Yanlan Kang, Xinhang Zhang, Qianya Xu, Zeping Chen, Wenqiang Zhang,
• Abstract要約: 安全編集のための最初の統計アーキテクチャである統計ゴデルマシン(SGM)を紹介する。 SGMは証明に基づく要求を統計的信頼テスト(e-values, Hoeffding bounds)に置き換え、選択された信頼度レベルで優越性が証明された場合にのみ修正を認める。 また,提案するCTHS(Confirm-Triggered Harmonic Spending)も提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.250783705030653
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recursive self-modification is increasingly central in AutoML, neural architecture search, and adaptive optimization, yet no existing framework ensures that such changes are made safely. Godel machines offer a principled safeguard by requiring formal proofs of improvement before rewriting code; however, such proofs are unattainable in stochastic, high-dimensional settings. We introduce the Statistical Godel Machine (SGM), the first statistical safety layer for recursive edits. SGM replaces proof-based requirements with statistical confidence tests (e-values, Hoeffding bounds), admitting a modification only when superiority is certified at a chosen confidence level, while allocating a global error budget to bound cumulative risk across rounds.We also propose Confirm-Triggered Harmonic Spending (CTHS), which indexes spending by confirmation events rather than rounds, concentrating the error budget on promising edits while preserving familywise validity.Experiments across supervised learning, reinforcement learning, and black-box optimization validate this role: SGM certifies genuine gains on CIFAR-100, rejects spurious improvement on ImageNet-100, and demonstrates robustness on RL and optimization benchmarks.Together, these results position SGM as foundational infrastructure for continual, risk-aware self-modification in learning systems.Code is available at: https://github.com/gravitywavelet/sgm-anon.
• Abstract（参考訳）: 再帰的な自己修正は、AutoML、ニューラルアーキテクチャ検索、適応最適化においてますます中心的になっているが、そのような変更が安全に行われることを保証しているフレームワークは存在しない。 ゴデルマシンは、コードを書き直す前に改善の正式な証明を要求することによって、原則化された安全保護を提供するが、そのような証明は確率的で高次元の設定では達成できない。 本稿では,再帰的編集のための統計安全層である統計ゴデルマシン(SGM)を紹介する。 SGMは、証明ベースの要件を統計的信頼テスト(e-values, Hoeffding bounds)に置き換え、選択された信頼度レベルでの優越性を認定すると同時に、グローバルなエラー予算をラウンドごとの累積リスクに限定すると同時に、ラウンドではなく確認イベントによる支出をインデックス化し、家族的な妥当性を維持しつつ、期待できる編集にエラー予算を集中させるCTHS(Confirm-Triggered Harmonic Spending)を提案します。

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