当题库追不上模型,AI开始给自己出题:中国这支团队跑通了数据层RSI
当题库追不上模型,AI开始给自己出题:中国这支团队跑通了数据层RSI由上海交大人工智能学院、深势科技、上海算法创新研究院组成的无尽前沿团队发布BigBang-V1——这是首个基于recursive self-improving原生方式训练出的基座模型。
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由上海交大人工智能学院、深势科技、上海算法创新研究院组成的无尽前沿团队发布BigBang-V1——这是首个基于recursive self-improving原生方式训练出的基座模型。
今天,腾讯正式发布了其首个研究智能体(Research Agent)——Hyra(Hunyuan Research Agent)。Hyra能够像科研人员一样,提出假设、完成实验、总结经验,再基于经验不断提出新的方案,最终实现递归自我改进(Recursive Self-Improvement,RSI)。
从ChatGPT掀起生成式AI浪潮到现在,不过短短两三年,AI能力的进化速度已经让"AI自我进化"这件事从科幻走进了现实。上个月,Anthropic在一份公开报告中预测,AI未来将进入"递归自我提升"(Recursive Self-Improvement, RSI)阶段,并呼吁人类共同为AI的发展设计出一个减速或暂停机制。
现在,图灵奖得主 Yoshua Bengio 给出了一份全新的并行方案。他们提出了 GRAM(Generative Recursive reAsoning Models,生成式递归推理模型),把确定性的递归潜在推理变成了概率性的多轨迹计算。模型在潜在空间中进行随机递归推理,每一步都可以采样不同的方向,最终形成对解空间的多路径探索。
8个缔造AI辉煌的超级大脑,带着谷歌英伟达巨资狂暴入场。他们要让AI自己训练自己,然后把AI研究员这个职业彻底干掉。
离职Meta后的田渊栋,现身独角兽联创名单,成了AI创业合伙人。Recursive Superintelligence(RSI),不到30人,刚从隐身状态走出来,就拿到6.5亿美元融资(约44亿元人民币),估值46.5亿美元(约316亿元人民币)。
自学习 AI 的融资神话,正在告诉我们一件事——这场 AI 军备竞赛,连研究员本身都要被「卷」进去了。 作者|桦林舞王 编辑|靖宇 1956 年,一批科学家聚在达特茅斯,第一次正式讨论「机器能否思考」
AI 很快就能自己改造自己了?Anthropic 联合创始人 Jack Clark 发帖称,他最近几周阅读了大量公开的 AI 开发数据后,认为到 2028 年底,递归自我改进(recursive self-improvement)发生的概率有 60%。
来自东南大学、微软亚洲研究院等机构的研究团队提出了一种全新的解决方案——Re-TRAC(REcursive TRAjectory Compression),这个框架让 AI 智能体能够「记住」每次探索的经验,在多个探索轨迹之间传递经验,实现渐进式的智能搜索。
你有没有发现,你让AI读一篇长文章,结果它读着读着就忘了前面的内容? 你让它处理一份超长的文档,结果它给出来的答案,牛头不对马嘴? 这个现象,学术界有个专门的名词,叫做上下文腐化。 这也是目前AI的通病:大模型的记忆力太差了,文章越长,模型越傻!