为什么值得记录
Google Cloud AI Research 联合斯坦福、UNC-Chapel Hill 和圣路易斯华盛顿大学开发了 Regularized Recursive Self-Improvement(RRSI)框架,通过规范优化 harness 的循环、引入退火编辑预算和 leakage critic,防止 AI 智能体在自我改进中记忆测试任务,确保能力可泛化。RRSI 不改模型权重,代码已按 Apache 2.0 开源。
管理员确认
Google Cloud AI Research 联合斯坦福、UNC-Chapel Hill 和圣路易斯华盛顿大学开发了 Regularized Recursive Self-Improvement(RRSI)框架,通过规范优化 harness 的循环、引入退火编辑预算和 leakage critic,防止 AI 智能体在自我改进中记忆测试任务,确保能力可泛化。RRSI 不改模型权重,代码已按 Apache 2.0 开源。
Google Cloud AI Research 联合斯坦福、UNC-Chapel Hill 和圣路易斯华盛顿大学开发了 Regularized Recursive Self-Improvement(RRSI)框架,通过规范优化 harness 的循环、引入退火编辑预算和 leakage critic,防止 AI 智能体在自我改进中记忆测试任务,确保能力可泛化。RRSI 不改模型权重,代码已按 Apache 2.0 开源。
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