Die Huxley-Gödel-Maschine (HGM) wurde im Oktober 2025 von einem Forschungsteam der King Abdullah University of Science and Technology vorgeschlagen, und die entsprechenden Forschungsergebnisse wurden in der Arbeit „Huxley-Gödel-Maschine: Entwicklung eines Codierungsagenten auf menschlichem Niveau durch eine Approximation der optimalen selbstlernenden Maschine".

HGM approximiert die Gödel-artige Selbstverbesserung, indem es die Metaproduktivität auf Kladenebene (CLM) anhand der Nachkommenergebnisse der Kladenaggregation schätzt und durch die Auswahl von Knoten mittels Thompson-Sampling expandiert. Durch die Nutzung zuverlässigerer Schätzungen entkoppelt es zudem adaptiv Expansion und Evaluierung und ermöglicht so eine asynchrone Ausführung für effiziente Parallelverarbeitung. HGM generalisiert über verschiedene Datensätze und Modellvarianten hinweg und erreicht auf SWE-bench Lite eine Leistung, die der von programmierten Agenten auf menschlichem Niveau entspricht.