자기개선 에이전트는 보상이 높거나 심사 모델을 설득하거나 라이브러리를 압축한다는 이유로 틀린 스킬도 유지하는 경우가 있는데, 표가 정확히 맞아야 하는 과제에서는 이것이 문제가 된다. 연구팀은 보상·심사·정답지 없이도 정확히 맞는 계산 능력을 스스로 키울 수 있는지 검증했다. 고정된 단일 모델이 작은 정확한 도메인 특화 언어(DSL) 위에서 두 겹의 루프를 돌리는데, 내부 루프는 독립적으로 작성된 두 표현식이 모든 레코드에서 일치할 때만 새 질문에 답하고, 외부 루프는 스스로 부족한 능력을 찾아 보존 법칙을 만족하고 독립적인 두 번째 구현이 동의할 때만 연산자를 채택한다. 내부 루프는 답할 수 있는 질문 집합을 약 세 배로 늘렸고, 외부 루프는 시작 폐포 밖의 연산자까지 발명하며 자기확장했으며, 채택 규칙은 다른 모델군이 작성한 것까지 포함해 138개의 버그 연산자 변형을 138개 모두 정확히 거부했다.

• •보상·심사 모델·정답지 없이도 정확히 맞는 계산 능력을 스스로 확장하는 자기개선 에이전트 제시
• •독립 작성된 두 표현식의 일치를 요구하는 내부 루프가 답할 수 있는 질문 집합을 약 3배 확대
• •외부 루프가 보존 법칙과 독립 2차 구현 일치를 조건으로 새 연산자를 자율 발명·채택
• •채택 규칙이 다른 모델군이 만든 버그 연산자 변형 138개를 138개 모두 정확히 거부할 만큼 견고