Code production is now a commodity; the bottleneck is knowing what to build and proving it works. We present the Kitchen Loop, a framework for autonomous, self-evolving software built on a unified trust model: (1) a specification surface enumerating what the product claims to support; (2) 'As a User x 1000', where an LLM agent exercises that surface as a synthetic power user at 1,000x human cadence; (3) Unbeatable Tests, ground-truth verification the code author cannot fake; and (4) Drift Control, continuous quality measurement with automated pause gates. We validate across two production systems over 285+ iterations, producing 1,094+ merged pull requests with zero regressions detected by the regression oracle (methodology in Section 6.1). We observe emergent properties at scale: multi-iteration self-correction chains, autonomous infrastructure healing, and monotonically improving quality gates. The primitives are not new; our contribution is their composition into a production-tested system with the operational discipline that makes long-running autonomous evolution safe.


翻译:代码生产已成为基础能力;真正的瓶颈在于明确构建目标并验证其正确性。我们提出厨房回路(Kitchen Loop)框架——一个基于统一信任模型构建的自主自演化软件体系。该框架包含四个核心要素:(1)规格界面,枚举产品声称支持的所有功能;(2)‘作为用户×1000’机制,由LLM代理以人类千倍速度模拟高级用户进行压力测试;(3)不可破解测试,提供代码作者无法伪造的地面真实验证;(4)漂移控制,通过自动化暂停门实现持续质量监控。我们在两个生产系统上进行285+轮迭代验证,累计产生1094+个合并拉取请求,回归检测器未发现任何回归缺陷(方法论详见第6.1节)。在规模化运行中观察到涌现特性:多轮迭代自纠错链、自主基础设施修复能力,以及持续优化的质量门限。本框架各组件并非首创,但我们的贡献在于将其组合成经过生产环境检验的系统,并通过工程纪律保障长期自主演化的安全性。

0
下载
关闭预览

相关内容

代码(Code)是专知网的一个重要知识资料文档板块,旨在整理收录论文源代码、复现代码,经典工程代码等,便于用户查阅下载使用。
AI 自动研究:路线图与用户指南
专知会员服务
21+阅读 · 5月19日
《用于建模系统攻击路径的强化学习环境》
专知会员服务
23+阅读 · 3月5日
【反馈循环自编码器】FEEDBACK RECURRENT AUTOENCODER
专知会员服务
23+阅读 · 2020年1月28日
一文看懂AutoEncoder模型演进图谱
AINLP
12+阅读 · 2019年6月17日
浅谈 Kubernetes 在生产环境中的架构
DevOps时代
11+阅读 · 2019年5月8日
【干货】深入理解自编码器(附代码实现)
tensorflow项目学习路径
数据挖掘入门与实战
22+阅读 · 2017年11月19日
并行算法演进,从MapReduce到MPI
凡人机器学习
10+阅读 · 2017年11月5日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
《基于强化学习的自动化红队测试》
专知会员服务
3+阅读 · 7月23日
伊朗不对称防空战略的演进
专知会员服务
4+阅读 · 7月23日
对抗环境下超视距目标打击的情报支援
专知会员服务
10+阅读 · 7月22日
《无人机对海面作战影响评估》
专知会员服务
15+阅读 · 7月21日
印度精确打击与指挥架构的断层
专知会员服务
7+阅读 · 7月20日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员