헉슬리-괴델 머신(HGM)은 2025년 10월 킹 압둘라 과학기술대학교 연구팀에 의해 제안되었으며, 관련 연구 결과는 논문 "헉슬리-괴델 머신: 최적의 자기 개선 머신의 근사를 통한 인간 수준 코딩 에이전트 개발".

HGM은 분기군 집계의 하위 결과로부터 분기군 수준의 메타생산성(CLM)을 추정하여 괴델(GM) 방식의 자기 개선을 근사화하고, 톰슨 샘플링을 통해 노드를 선택하여 확장합니다. 또한, 더욱 신뢰할 수 있는 추정치를 활용하여 확장과 평가 간의 결합을 적응적으로 분리하고, 효율적인 병렬 처리를 위한 비동기 실행을 가능하게 합니다. HGM은 데이터셋과 모델 변형을 일반화하여 SWE-bench Lite에서 인간 수준의 코딩된 에이전트 설계 성능을 달성합니다.