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El estudio analizó dos métodos: la búsqueda evolutiva tiene alta eficiencia en muestras, y las soluciones encontradas en tareas de postentrenamiento superan a la línea base GRPO (69.4% frente a 48.0%), mientras que las fórmulas encontradas en tareas de preentrenamiento superan a la línea base nanoGPT (19.7 minutos frente a 35.9 minutos), todo en diez ciclos de búsqueda;
por otro lado, el aprendizaje por refuerzo basado en recompensas de ejecución enfrenta problemas de colapso de patrón, aunque aumenta la recompensa media, no mejora el límite superior.
Este trabajo proporciona una dirección para la investigación automatizada de IA orientada a la ejecución. (Fuente: InFoQ)