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MetaRSI-v1：全球首个元递归自我改进架构发布
3 小时前
过去两年，AI领域的递归自我改进（RSI）主要停留在一阶自我改进阶段，即改进程序本身并未随模型增强而进化。近日，CosmosMind联合多所高校的研究者发布了MetaRSI-v1，提出了全球首个统一Model-RSI、Data-RSI和Harness-RSI的元递归自我改进架构。这一创新将递归自我改进机制应用于RSI自身，推动自我改进进入“平方时代”。实验结果显示，在没有外部教师模型参与的情况下，MetaRSI-v1使拥有30亿激活参数的小模型在四项基准测试中平均提升了10.9分，多款前沿旗舰模型平均提升了7.3分。该架构融合了统一Loop Kernel范式、Data-RSI、Harness-RSI和Model-RSI三种算子、横向编排与纵向优化策略，以及四种Agent协同的三层RSI嵌套，并提炼出五条定律。此外，研究团队还开源了RSI-Harness，并搭建了Genome开放社区，以降低新领域接入门槛，促进各领域形成自我改进循环。
