Les campagnes enregistrées comparent des mutations bornées sur données historiques. La page expose leur journal ; ce n'est pas une promesse d'exécution continue ni de sept agents actifs maintenant.
Prendre les meilleurs parametres. Appliquer de petites mutations aleatoires. Comme l'ADN — la plupart sont neutres, rarement une est benefique.
Rejouer la mutation sur le dataset de campagne. Les jobs historiques avaient un budget borné ; le reçu indique ce qui a réellement tourné.
Si le <code>fitness universel</code> (0-100) augmente, garder. Sinon, jeter. Seules les ameliorations survivent.
Chaque piste planifiée conserve son hypothèse, son résultat et sa raison de rejet. Aucune convergence ni autonomie continue n'est déduite.
L'agent qui optimise Darwin lui-meme. Taux de mutation, ratio de crossover, poids du fitness — tout est auto-ajuste. <strong style='color:#ef4444'>Darwin évolué les strategies. Meta-Harness évolué Darwin.</strong>
L'Evolution Lab est une archive en lecture seule de campagnes inspirées de l'autoresearch. Des moteurs enregistrés comme Darwin, Leviathan, Chimera, Invictus, Hydra, Portfolio et PromptForge ont muté des paramètres puis les ont rejoués sur l'historique BTC. Leurs sorties sont des hypothèses et des journaux de run, pas une preuve de rentabilité ni une promesse d'exécution continue. Toute promotion exige une preuve Lab immuable, l'autorité CPU Rust et un verdict sur holdout scellé.