Meta^n mimarisi yinelemeli öz gelişimle yapay zeka derinliğini artırdı

Araştırmacılar 25 Ağustos 2026 tarihinde yayımladıkları çalışmada, büyük dil modeli tabanlı sistemlerdeki derinlik sınırını aşmayı amaçlayan Meta^n adlı mimariyi tanıttı. Mevcut öz gelişim gösteren yapay zeka ajanları süreç yerine çıktıları iyileştirirken, düzenleme mekanizmasının sabit kalma zorunluluğu nedeniyle derinlik seviyesini genelde iki katmanla sınırlı tutuyor. Yeni yöntem ise meta işlemi sabit tutarak doğrudan girdiyi yinelemeli biçimde genişletiyor ve sistemin istikrarını bozulmadan derinlik kazanmasını sağlıyor.

Mimaride yer alan Omega isimli sabit meta operasyon, alt katmanların izlerini ve bu izleri üreten kodları okuyarak bir sonraki katmanı stratejik bir ön işlem ve çağrılabilir yardımcı kütüphane olarak inşa ediyor. Derinlik seviyesi önceden belirlenmek yerine yakınsama kriterine göre şekilleniyor ve evrimsel bir arşiv aracılığıyla en verimli katman zincirleri aranıyor. Her yeni katman, alttaki sistemden daha geniş bir bağlamı ele alarak akıl yürütme becerisini kademeli biçimde bir üst seviyeye taşıyor.

İki temel model üzerinde yürütülen deneyler, sistemin sekiz farklı test grubunun tamamında önceki öz gelişim ajanlarını geride bıraktığını gösterdi. Ezberlemeye dirençli yapısıyla öne çıkan ARC-AGI-2 testinde sıfırın üzerinde skor kaydeden tek mimari Meta^n oldu. Yapılan analizler, performans artışının büyük ölçüde katmanlar arasındaki koşullandırmadan kaynaklandığını ve katman rollerinin herhangi bir yönlendirme olmadan kendiliğinden ortaya çıktığını kanıtladı.