6.5亿美元押注AI研究AI
一群顶级研究员获得6.5亿美元融资,目标是构建能自我进化的超级智能,即用AI来研究AI。该方向押注递归自我改进路径,若成功可能显著加速AI能力迭代,但也伴随失控风险争议。
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一群顶级研究员获得6.5亿美元融资,目标是构建能自我进化的超级智能,即用AI来研究AI。该方向押注递归自我改进路径,若成功可能显著加速AI能力迭代,但也伴随失控风险争议。
百度 APP 宣布四项 AI 能力升级,其中搜索已实现递归自我进化,可在迭代中持续优化检索与生成效果。此举意在巩固百度在 AI 搜索入口的竞争力。
研究团队在便利店场景实现无人在环的物理RSI(递归自我改进),机器人通过进店实测自主进化并啃下长尾场景。该实验被视为物理AI数据飞轮启动的标志性一步,为具身智能的持续自我提升提供路径。
论文提出 EvolvingBrain,用自适应技能系统作为多模态智能体自我进化的大脑,包含分层技能自进化与状态感知自适应执行两部分。前者从轨迹中提取过程模式与问题模式,形成领域、计划、动作/陷阱三层技能架构;后者将长程交互总结为结构化摘要记忆以指导技能融合。在 VAB-Minecraft 与 Di…
论文提出EvoBelief,将环境知识表示为可证伪假设,通过意外结果触发假设生成,经观察与实验验证后指导预测与规划,语言模型保持冻结。在ALFWorld上较冻结世界模型成功率提升23.9%至31.3%,在DiscoveryWorld反应堆实验室完成83.3%普通级任务,基线为0%。
论文主张自我进化只能局限于运行时 harness(指令文本、工具调用逻辑),模型权重固定,使每次适配都可审查。在信贷流水线模拟中,带闸门循环从 7,449 个候选变更中仅准入 144 个,无一恶化留出历史误差;无界系统则准入 309 个有害变更。研究还映射到欧盟 AI 法案高风险信贷评分条款。
研究提出PAPER2LLM++框架,实现LLM从研究论文中持续自我进化。该框架不将论文仅视为检索知识,而是作为模型改进的证据和监督流:对每篇论文提取有证据支撑的发现,测试当前模型中报告的局限是否仍存在,必要时转化为候选学习信号。通过尝试-评估-提交流程,仅在更新改善目标行为且不显著遗忘或降低通用能…
生数科技推出新世界模型,融合触觉、记忆与 Ego 数据,探索 RSI(递归自我改进)路径,让机器人具备自我进化能力。该方向有望推动具身智能从被动执行走向自主迭代。
研究提出FINSKILLOPS多智能体系统,将部署后的失败转化为可复用的技能补丁,并通过定向验证、回归检查与版本化管理控制其上线。在六个金融问答基准上,冻结技能库取得最高正确率,增强基准正确率从3.70升至4.55,监控错误率由20.0%降至12.5%。该工作将受控技能范围与生命周期管理视为可靠自…