arXiv · cs.CL· Yue Huang·· 3 天前精选AI 评分64
RSI Arena 论文：十个前沿模型自主后训练 Nemotron 3.5 并以人类反馈推进递归自我改进
RSI Arena: Towards Recursive Self-Improvement with Human Feedback
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Yue Huang
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.33624v1
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AI 导读
Yue Huang 等人发布 RSI Arena 论文，让十个前沿模型作为训练智能体，各自从 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B Base 出发，在六天内用 1,000 GPU 小时和 $300 API 额度自主完成数据选择、训练与 checkpoint 选择。最强的 GPT-6 Astra 训练模型在 12 项能力基准上平均弥补了基座到 Instruct 差距的中位数 76%，人类偏好评分经长度与格式调整后接近 NVIDIA Instruct；第二阶段十个模型中八个的风格调整相对评分继续提升，但基准提升与偏好提升无明显关联，且一个模型在 StrongREJECT 上有害合规上升。
推荐理由
十个前沿模型自主后训练同一基座并接受人类盲评，还报告了有害合规上升的副作用，结果细节值得细看。
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