@yuetai12575: 兴奋地看到随着模型扩展，收益进一步持续！

看到模型扩展带来的收益得以进一步延续，令人振奋！

认真对待超级人工智能（ASI），就要接受一个由弱到强的前提：人类智能能够构建一个最终产生超越自身智能的过程。递归自我改进（RSI）正是实现ASI愿景的最后一块拼图，它作为洞察扩展的关键：人类的洞察受限于带宽，而智能体则能扩展想法的生成能力，探索方法空间中远比人类所能触及的更广阔区域。

作为项目的早期发起者，我们深知尽管如今每个人都对RSI感到兴奋，但参与的高门槛却将大多数人挡在了门外。我们相信，一个模型的RSI能力本质上源于研究人员、独立实验室和领域团队的共同努力，并认为这些收益最终应该回馈给所有构建模型的人。

正因如此，我们将自己的项目命名为OpenRSI-Index。我们的目标是借助共享平台和工具保持RSI的开放性，让更多人参与其中并受益。我们可以共同塑造RSI的发展方向，制定RSI的标准，并通过我们自身相关的实际研究工作来挑战前沿模型。

为此，我们构建了RSI-Anything——一个人机协作流程。通过大约一小时的对话，该流程能帮助将一个真实的研究问题转化为可运行的自动研究环境。我们希望研究人员和智能体能够共同解决这些问题，与社区分享新的洞察、方法和成果。

以下是我们已经呈现的内容： • 来自真实研究项目的任务：Marin-Scaling-Ladder、GPIC-Leaderboard、Open-Jev-Training、Molmo2、Isaac Lab… • 超长时间跨度：超过60小时的智能体轨迹；为预览版本构建了超过100,000个H100小时的计算资源 • 全面开放，包括完整轨迹：任务、工具链、验证器、完整的智能体运行轨迹

我们相信研究永无止境。当利益蛋糕太小而无法分享时，游戏才会变成零和博弈。然而，研究无疑是拥有最高天花板的领域。真正改变的是思维方式：它解放了研究人员，去发现并构想世界上那些更疯狂、更有价值、更令人兴奋的问题。