冻结模型权重,Agent还能持续进化:ModularRSI探索Harness自我改进
冻结模型权重,Agent还能持续进化:ModularRSI探索Harness自我改进近日,IQuest Research 同北京航空航天大学、曼彻斯特大学等合作伙伴发布 ModularRSI,尝试让 Agent 根据自身执行经验,持续修改模型外围的运行机制——Harness。
来自主题: AI技术研报
5423 点击 2026-09-24 13:20
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近日,IQuest Research 同北京航空航天大学、曼彻斯特大学等合作伙伴发布 ModularRSI,尝试让 Agent 根据自身执行经验,持续修改模型外围的运行机制——Harness。
演示 Demo 里,一份漂亮的 PPT 出炉,任务就算完成了。到了办公室,往往还要接上一句:「这个再改改。」
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AI办公赛道,率先进入“集团军作战”阶段。
大模型训练拼的是算力,Agent训练拼的是环境。
当AI从“生成内容”迈向“自主执行任务”,一场计算架构的深层演进正在悄然发生。
在大模型在拼命刷 Benchmark 卷编程的时候,「不能说话」的 Jev 却意外成了 AI 圈的新顶流,究其原因,大模型应用的价值正在从「生成什么」,进一步延伸到「能否理解复杂信息,并据此做出可靠判断」。
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CPU的价值,在Agent时代,真的需要被重估了。