RSI 未实现 [R]

Reddit r/MachineLearning 论文
recursive-self-improvement ai-research neurips agents machine-learning limitations arxiv

摘要

一篇新论文认为，递归自我改进 (RSI) 并非迫在眉睫，因为当前的 AI 代理无法进行开放式的机器学习研究，这在针对 NeurIPS 论文的实验中得到证明。

一篇新论文（顺便说一句，我不是共同作者——我只是觉得它有意思）基本上认为，RSI 并非近在咫尺，因为当前（在研究进行时）的代理无法开展开放式机器学习研究。具体来说，他们选取了一些已被接受但尚未发表的 NeurIPS 论文，尝试让代理完成相同的工作，然后由原作者进行评分。代理（Codex/GPT-5.6 Sol 和 OpenClaw/Opus 4.8）无法完成。由于它们不能进行开放式机器学习研究，因此无法递归自我改进——这就是他们的论点。链接：https://arxiv.org/abs/2607.27191 我觉得我在过去大约10次在这个子版块发布任何“研究”内容时都后悔了——要么被踩，要么被赞，但没有任何有意义的讨论。这可能是我最后一次尝试了。
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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。