本次报告介绍了新兴研究方向智能体自动化设计 (ADAS)，重点介绍了基于ADAS，探索通过修改自己代码、实现递归式自改进的达尔文哥德尔机（Darwin Gödel Machine）。报告指出，虽然语言模型在编程竞赛和数学奥林匹克等领域表现出色，但在复杂现实世界应用中，其驱动的智能体系统表现不如人类专家。研究认为，关键在于设计有效智能体系统的挑战，而非语言模型本身的知识或推理能力。报告人胡圣然是Sakana AI研究实习科学家，他在元学习、智能体和开放式学习等领域发表了多篇论文，研究成果受到广泛关注。

💡 报告的核心关注点在于智能体自动化设计（ADAS），这是一个新兴的研究方向，旨在解决当前语言模型驱动的智能体系统在复杂现实世界应用中表现不佳的问题。

🤖 报告重点介绍了达尔文哥德尔机（Darwin Gödel Machine），这是一个基于ADAS，通过修改自身代码实现递归式自改进的智能体。

🧠 报告指出，语言模型在知识和推理方面并不存在明显短板，而设计有效智能体系统的挑战在于提示词、工作流、工具的设计等，这些设计未能充分发挥语言模型的能力。

👨‍🏫 报告人胡圣然是Sakana AI研究实习科学家，加拿大英属哥伦比亚大学人工智能博士在读，研究方向包括元学习、智能体以及开放式学习。

🏆 胡圣然的研究成果曾在顶级机器学习会议上发表，并被《Science》、《Forbes》等国际知名媒体报道，其开源项目在GitHub上获得广泛关注。