論文の概要: Auto: The AGI Compiler

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.04542v1
• Date: Sun, 05 Jul 2026 23:09:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-07 22:26:29.975934
• Title: Auto: The AGI Compiler
• Title（参考訳）: Auto: AGIコンパイラ
• Authors: Jaber Jaber, Osama Jaber,
• Abstract要約: Autoは、ライブエージェントの振る舞いを記録し、どの部分が秘密に決定論的かを測定し、それを検証プログラムや蒸留専門家に抽出し、認識バイナリを出力するコンパイラである。 我々は,「AGIコンパイラ」を狭義で実証可能な意味で使用し,新規体験を,未知の知識を計測しながら,永続的で検証された,ほぼ自由なスキルに自律的に変換するシステムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Every LLM agent run re-derives its behavior token by token on a frontier model: brilliant, expensive, slow, and unbounded. We present Auto, a compiler that records live agent behavior, measures which parts are secretly deterministic, extracts them into verified programs or distilled specialists, and emits cognition binaries: WebAssembly artifacts whose manifests carry measured guarantees and whose declared capabilities are physically enforced by the sandbox. A tiered runtime executes compiled behavior behind conformally calibrated guards; guard trips deopt to the reference agent, and the captured trace recompiles back down, so nothing is figured out twice. We use "AGI compiler" in one narrow, testable sense: a system that autonomously converts novel experience into permanent, verified, near-free skill while measuring what it does not know. On AUTO-BENCH, a benchmark we introduce and pre-register, 87.1% of 560 recorded frontier-agent spans are witnessed-deterministic (three of the four censused task families measure 100.0%). On a 300-item stream with three scheduled distribution shifts, the closed loop compiles three artifact generations and drives marginal cost from 59 to 2 micro-dollars per item (6.4x end-to-end) at 96.9% parity on witnessed inputs with zero errors. The same stream also quantifies the failure modes: a loose guard silently mislabels 48.9% of compiled answers, and an unfaithful deopt reference causes the verification gate to refuse recompilation. Calibration and reference fidelity, not model capability, decide whether cheap stays correct. Code: https://github.com/RightNow-AI/auto
• Abstract（参考訳）: すべてのLDMエージェントが、華麗で高価で遅く、束縛されていないフロンティアモデルで、その振る舞いトークンをトークンで再帰します。 ライブエージェントの動作を記録するコンパイラであるAutoは、どの部分が秘密に決定論的かを測定し、検証済みプログラムや蒸留専門家に抽出し、認識バイナリを発行する。 階層化されたランタイムは、整合的に校正されたガードの後ろでコンパイルされた動作を実行し、ガードは参照エージェントに切り離され、キャプチャされたトレースは逆コンパイルされるため、何も見つからない。 我々は,「AGIコンパイラ」を狭義で実証可能な意味で使用し,新しい体験を,未知の知識を計測しながら,永続的で検証された,ほぼ自由なスキルに自律的に変換するシステムを開発した。 AUTO-BENCHでは、560のフロンティア・エージェント・スパンのうち87.1%が決定論的である(調査された4つのタスク・ファミリーのうち3つは100.0%)。 3つの分散シフトがスケジュールされた300石のストリームでは、クローズドループは3つのアーティファクト世代をコンパイルし、1アイテムあたり59～2マイクロドル(6.4倍のエンドツーエンド)の限界コストを96.9%のパリティでゼロエラーで出力する。 緩いガードは、コンパイルされた回答の48.9%を静かに誤表示し、不誠実なdeopt参照は、検証ゲートが再コンパイルを拒否する。 キャリブレーションと参照の忠実さは、モデル能力ではなく、安値が正しいかどうかを決定する。 コード:https://github.com/RightNow-AI/auto

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