ハクスリー・ゲーデル・マシン（HGM）は、2025年10月にキング・アブドラ科学技術大学の研究チームによって提案され、関連する研究成果は論文「ハクスリー・ゲーデルマシン：最適自己改善マシンの近似による人間レベルのコーディングエージェントの開発”。

HGMは、クレード集約の子孫結果からクレードレベルのメタ生産性（CLM）を推定することでゲーデル（GM）型の自己改善を近似し、トンプソンサンプリングによるノード選択によって拡張を行います。さらに、より信頼性の高い推定値を活用することで、拡張と評価を適応的に分離し、非同期実行による効率的な並列処理を可能にします。HGMはデータセットやモデルのバリエーションを汎用化し、SWE-bench Lite上で人間レベルのコード化エージェント設計性能を実現します。