技能的递归自我改进 (Skill RSI)

Reddit r/AI_Agents 工具
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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。
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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。