技能的递归自我改进 (Skill RSI)
摘要
Skill RSI 是一个免费工具,通过程序化评估和研究代理,以递归方式评估和改进 AI 技能,支持独立使用或作为 Codex 插件使用。
基于今年早些时候的一个名为 SkillEval(对一个技能版本与另一个版本进行程序化严格评估)的早期项目,我构建了 Skill RSI。它是免费的,并且可以在循环中进行这些评估,由一个研究代理智能地决定下一步尝试什么。也许我有偏见,但我认为它相当不错。你可以独立运行它,也可以作为 Codex 插件使用(仓库顶部有一行可复制粘贴的代码,你可以给 Codex,它会为你设置好一切!相当酷)。你可以设定迭代次数,按计划使用,或通过钩子使用。例如,你可以将一个技能文件放入 Codex,@skill RSI,然后说“改进这个技能”。它进行消融实验,因此变化是聚焦且严格的。它是免费的,只消耗 API token,目前原生仅支持 OAI(如果有人想为仓库做贡献并添加 Claude 版本或其他版本,请随意)。告诉我你的想法,如果不介意的话请给仓库打个星!链接在评论中。
相似文章
我对RSI的三点看法
Vadim Fedenko 分享了关于递归自我改进(RSI)的技术分析,认为真正的 RSI 需要能力的提升速度快于复杂度的增长,并且要拓展架构空间,而不仅仅是在固定参数内优化。他对 xAI 和 Anthropic 近期提出的 RSI 可能在一两年内到来的说法表示怀疑,理由是当前的大语言模型(LLM)缺乏减法工程能力,且现有的奖励函数忽视了复杂度。
AI中的递归自我改进:从有界自我优化到自主研究循环
对2024–2026年间1,250篇关于AI递归自我改进的论文进行了全面综述,提出了将有界自我优化与开放式递归自我改进相区分的分类体系,并分析了评估器设计空间和失败模式。
@SakanaAILabs:从“Harness工程”到RSI 递归自我改进(RSI)——即AI自我构建与提升——将如何实现…
Lilian Weng的博客文章认为,AI中的递归自我改进(RSI)将通过完善“harness”(模型周围系统)的设计与优化来实现,并重点介绍了Sakana AI的研究案例。
SkillCoach:自演化评分标准用于评估与增强智能体技能使用
SkillCoach提出了一种自演化评分标准框架,通过分析技能选择、遵循、组合和反思来评估并增强LLM智能体技能使用,提供了超越仅结果指标的过程级监督。
递归自我改进的首个实验证据(3分钟阅读)
研究人员展示了AIDE²,这是一个具有递归自动研究循环的系统,在超过100次迭代中改进了自己的代码,发现了七项改进,并在保留的基准测试上击败了手动调优的智能体。