然后，他们就得出了一个关键的洞察：衡量每个token的分布距离均匀分布有多远。KL散度KL (U‖P) ，可以量化模型在预测每个token时的「自信程度」。可以将这一度量称为「自我确定性」。

研究者实证了DGM修改自身代码的能力确实能加速其学习过程（见下图），而不具备递归式自我改进功能的对照版本（图中的DGM w/o Self-improve）表现明显较差。 如果没有以达尔文进化论为灵感、依靠不断扩展的「垫脚石」智能体存档进行的搜索，就无法支持目标切换和多路径并行探索，性能也会显著下降（图中的DGM w/o Open-ended exploration）。

函数描述承担着双重使命：告诉模型何时调用这个函数，以及如何构造调用参数。OpenAI在指南中提供了一个标准的函数定义示例，展示了函数描述的基本结构和要素。一个好的函数描述应该像一份精确的合同，明确规定了推理模型和工具API之间的接口约定。

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