Recursa：迈向递归式自我改进的基础模型系统
Recursa 是一种基础模型系统，旨在无需人类专家或更强大的教师模型，通过自身经验学习来适应新领域。它将领域专属技能、使用时机说明、过往任务经验和改进反思存入知识库。系统先利用领域资料初始化知识库，再由多个并行学习流程提出局部改进，经验证后合并到知识库中。在 Harvey LAB 的 Firm Knowledge 基准测试中，保留测试任务的全部通过率使用 DeepSeek-V4.1-Flash 时从 30.0% 提升至 55.0%，使用 Qwen3.8-Flash 时则从 35.0% 提升至 46.0%。
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