摘要
近期,AI 驱动的系统进化(即智能体迭代重写系统)引起关注,现有框架虽显著提升性能,但存在 unseen 负载下性能回退的风险。本文提出 AIChilles,一种自动化机制,通过对比基线程序与 AI 进化程序,搜索在正确性、运行时、内存或输出质量上发生回退的有效负载。该方法结合确定性参数提取、基于智能体的约束推断及差异预言机,在五个系统应用中发现了 49 个独特弱点,并证明将其纳入开发流程可有效缓解这些问题。
AI 推荐理由
论文聚焦 AI 驱动的系统自我进化,提出自动发现进化后系统隐藏缺陷的机制,属核心研究。
研究机构
University of Maryland
论文信息