人类构建的最后一个AI：迈向真正的递归式自我改进
本文研究递归式自我改进（RSI），即AI系统将经验和反馈转化为持久性变化，从而提升自身能力以及未来的改进过程。文章首先利用Headroom-Closed Index（HCI）分析现有大语言模型的问题，随后提出一条发展路线：从改进执行和改进策略的自主化，到经验获取自主化、环境适应自主化，最终实现递归式元改进。研究还比较了RSI在科学发现、具身智能和软件工程等场景中的不同需求与发展速度，并将相关研究与实际系统及初步实证联系起来，最后总结了实现真正递归式自我改进所面临的主要技术挑战。
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