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CERN宣布创世纪任务，旨在开发并部署自我改进的AI模型，以推动科学研究中的人工智能发展。
Weco AI 宣布了使用其 AIDE 和 AIDE2 框架的递归自我改进（Level 1 RSI）的首个实验证据，其中 AI 自动改进内循环（模型训练）和外循环（搜索算法），以比人类调优系统快 100 倍的速度取得结果。
作者使用Claude和AutoResearch等工具实验自我改进AI循环，表明递归自我改进不仅限于前沿实验室，还可以自动化新闻通讯的杂务。
来自Jeff Clune实验室的一篇论文描述了一个AI，它通过重写自己的源代码，在没有人工干预的情况下，使用进化方法，在SWE-bench上将编码能力从20%翻倍到50%。
INT21 宣布推出 PTX Kernel Factory，这是一个自我改进的智能体集群，能够自主大规模生成专家级 PTX GPU 内核，并提供开源概念验证实现和 beta 访问权限。
本文介绍了SIA，一种自我改进的AI循环，它结合了脚手架重写和权重更新（通过LoRA）以提升任务性能。在三个不同的任务上测试，它优于仅使用脚手架改进的设置。
Sakana AI在东京启动RSI实验室，专注于递归自我改进（RSI），即AI构建AI，旨在无需无限计算资源的情况下实现自我改进。
来自香港科技大学、字节跳动和UCL的研究人员提出了SCORE——一种协同进化训练框架，将LLM同时训练为深度研究报告生成器和评估器，并通过元约束机制动态调整评估难度，防止奖励饱和。实验表明，该方法在开放式研究报告质量上取得了持续提升。
HexoAI 发布了 SIA，一个开源的自我改进型人工智能，能够通过递归自我提升来实现任何目标。
Marco Oram分享了他使用Fireworks AI Agent自动化LLM微调的探索，微调了一个小型的Qwen模型，以集成到他的PaperWiki项目中，展示了迈向自我改进AI的一步。
Recursive Superintelligence筹集超过6.5亿美元，估值40亿美元，用于开发一种能够在最少人类参与下自我改进的AI，该项目得到了来自顶级AI公司的知名研究人员的支持。
Recursive Superintelligence，一家旨在通过自我改进AI自动化知识发现的新初创公司，已获得由GV和Greycroft领投超过6.5亿美元融资正式启动。
今天我们推出 Recursive，一家专注于递归自我改进和知识发现的 AI 公司，旨在推动科学与技术进步。
Recursive，一家由OpenAI、DeepMind等前研究负责人创立的人工智能初创公司，以6.5亿美元融资从隐身模式中走出，致力于通过开放式科学发现开发递归自我改进的AI，目标是实现超级智能。
SIA是一个自我改进的AI框架，通过元智能体、目标智能体和反馈智能体，自动提升在基准任务上的性能，在LawBench、GPU内核优化和单细胞RNA去噪方面取得了显著提升。