Auto：通用人工智能编译器

本文提出 Auto，一种能将智能体实时行为编译为已验证程序或蒸馏专家的“通用人工智能编译器”。该系统通过记录行为、识别确定性部分并生成带有保证的 WebAssembly 伪影，实现将新颖经验自主转化为永久、低成本技能。实验显示，在分布 shifts 下，该闭环系统能显著降低边际成本并保持高准确率，其核心挑战在于校准与参考保真度而非模型能力本身。