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在这一背景下，然而，达尔文·哥德尔机器面临一个重大瓶颈：它依赖一个固定、由人工设计的元级机制来生成改进指令。这限制了系统的成长空间，使其无法超越人类设计的元代理的初始框架。来自不列颠哥伦比亚大学、向量研究所、爱丁堡大学、纽约大学、加拿大高级研究院人工智能主席项目、Meta公司FAIR团队及超级智能实验室的研究者们提出了“超级代理”框架。该框架使得元级修改过程本身也可被编辑，从而打破了任务性能与自我修改能力必须在领域内对齐的固有假设。
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