LLM победил 317 человек в Core War: эволюционная стратегия от Sakana AI и MIT
Исследователи из Sakana AI и MIT использовали большие языковые модели, чтобы создать ИИ‑воинов, которые обыграли 317 человеческих участников в классической игре Core War.
Core War – легендарная игра‑симулятор, где программы‑боты сражаются за контроль над виртуальной памятью. В новой статье на Habr AI (08.09.2026) описывается эксперимент, в котором LLM‑агенты, обученные с помощью эволюционных алгоритмов, выступили против 317 человеческих программистов‑энтузиастов.
Команда из Sakana AI совместно с исследователями MIT разработала «Красную королеву» – набор промптов и мета‑обучающих процедур, позволяющих LLM генерировать код бойцов, адаптировать их под текущую битву и эволюционировать стратегии в режиме онлайн. За 48 часов ИИ создал более 10 000 уникальных программ, используя технику «prompt‑mutation», где каждый шаг генерировал новые варианты кода, а отбор осуществлялся на основе победных матчей.
Результаты: ИИ‑воин выиграл 82 % всех сражений, а в финальном раунде обыграл всех 317 человек, демонстрируя способность к быстрому поиску уязвимостей в чужих программах и к генерации эффективных атак. Авторы также опубликовали открытый репозиторий с кодом (https://github.com/sakanaai/corewar-llm) и набором данных битв, доступным для дальнейших исследований.
Эта работа показывает, как LLM могут выступать в роли генеративных агентов в сложных, динамических средах, выходя за рамки традиционного NLP. Подробности и технические детали – в оригинальном материале на Habr AI.
Для разработчиков AI‑агентов это подтверждает, что LLM способны быстро обучаться в эволюционных сценариях без ручного кодинга. Студенты могут использовать открытый репозиторий как площадку для экспериментов с генеративным программированием. Однако стоит помнить о рисках: такие модели могут генерировать потенциально опасный код, поэтому необходимы строгие sandbox‑контроли.
