Agent驱动的模型训练，基元律动做了一次迈向RSI的实验
Agent驱动的模型训练，基元律动做了一次迈向RSI的实验Agent 完成任务后，学到的经验去了哪里？
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5391 点击 2026-09-09 15:20
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Agent 完成任务后，学到的经验去了哪里？
过去两年，AI 领域最激动人心的叙事之一，是让模型自己改进自己：自己生成训练数据、自己改写提示词、自己修复自己的代码。这条路线叫递归自我改进（Recursive Self-Improvement，RSI）。
让 Agent 完成一个任务并不难。它会整理材料、修改文件、检查结果，再交付答案。
破天荒，OpenAI同一天都在宣告：RSI真的来了！
文章系统拆解了ASI、AGI、RSI与Agentic AI四个核心AI概念，指出AI进化并非从ANI到ASI的单一直线，而是智能、行动、自我进化与组织协作四条曲线同时推进，行业真正的分水岭在于这四条曲线的交汇时刻。
openJiuwen社区的ScienceDiscovery通过树搜索驱动科研产物RSI，无需训练模型，在积分求解、代码加速和符号回归任务中分别以小时级产出通用积分器、实现平均2.279倍加速，并以低成本在111道方程反推题中正确找出41.4%。
EvoMap团队提出了一套不更新基模参数的RSI工程解法：由EvoX智能体、Evolver进化引擎和EvoMap经验流转网络构成的自进化体系，将Agent执行轨迹蒸馏为结构化控制对象Gene，通过GEP协议在35.7万智能体间流转481万项经验资产，使其在多款主流大模型上将长流程任务通过率提升8.7至15.5个百分点。
Agent 经常遇到这样一种幻觉：你给模型接入了终端，下发了一个复杂的 debug 任务，看着它顺藤摸瓜排查了几个小时，最终完美修复了依赖冲突，甚至连测试用例都帮你补齐了。
刚刚，Gemini 3.8 Flash，正式发布。
谷歌正式发布Gemini 3.8 Flash及网络安全专用版Gemini 3.8 Flash Cyber，前者以极低单任务成本在多项基准测试中逼近GPT-5.6 Sol、Grok 4.6等顶级模型，并在软件工程和速度上实现大幅跃升，后者则在漏洞发现基准CyberGym上以86.2%的成绩屠榜，谷歌DeepMind称这标志着RSI（递归自我进化）迈出了一大步。