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AI 正在学会自我进化:递归自改进(RSI)的演进图谱与未来判断

文章系统梳理了递归式自我改进(RSI)的技术演进图谱。首先定义了 RSI 的三大特征:递归演进、系统自指和可验证性,并介绍 Google DeepMind 等提出的 Dream-RSI 框架。文章回顾了从 1965 年 I.J. Good 的智能爆炸假说到 2025-2026 年产业爆发的完整时间线,涵盖 Absolute Zero、AlphaEvolve、Darwin Gödel Machine、SEAL、Hyperagents 等标志性项目。作者将可自我改进的对象解构为五类:模型参数、工具与 Harness、Skill、记忆、上下文,并给出了最小工程闭环的设计方案。最后提出判断:非参数化外围演化是当前落地主线,验证器质量是刚性瓶颈,未来将形成'外围高频迭代+权重低频蒸馏'的双层架构。

技术 › Agent 木渡川 2026-09-2122.5 KB 3.4K 9 86

AI 是真的在进化,还是看起来在进化

文章探讨了 AI 进化的方向已从单纯的模型参数优化转向 Agent 的自我进化。分析了 Hermes Agent、OpenClaw 等基于 Skill 和 Context 的技术路径,指出从 LoRA 参数更新转向 SKILL.md 的范式转移降低了工程门槛。同时,作者提出了构建 EvoAgentBench 评测标准的必要性,以量化评估 Agent 的自进化能力,并展望了参数空间与 Context 空间未来合流的架构趋势。

技术 › Agent 艾略特 2026-04-1911.9 KB 84