arXiv · cs.CL· Taoyong Cui·· 18 天前精选AI 评分58
RSI-Anything：基于世界模型实现递归自我改进的通用框架
RSI-Anything: Unlocking Recursive Self-Improvement with World Models
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Taoyong Cui
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.13912v1
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AI 导读
Taoyong Cui 等人在 arXiv 发布 RSI-Anything（arXiv:2610.13912），一个基于 JEPA-Anything 的领域通用递归自我改进（RSI）框架，用预测式世界模型指导动作与学习数据选择，并通过组件与兼容性检查决定更新后策略-模型对的保留。代码修复中成功率先从静态验证器的 26.3% 提到预测选择的 29.2%，经世界模型适配后达 31.2%；GUI 任务完成率提高且平均动作减少 39.4%；五个连续策略版本使实验室规划得分从 21.80% 升至 46.01%；40 次实验预算下反应优化平均最优产率 96.15%，优于贝叶斯优化的 82.16%。
推荐理由
论文用预测式世界模型替代昂贵外部反馈来驱动递归自我改进，并给出代码修复、GUI、实验规划等多域的可复核数字。
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