Google Research випустила у відкритий доступ RRSI — AI-агентів, що вдосконалюють власну оболонку
Google Research Open-Sources RRSI: AI Agents That Improve Their Own Harness Without Overfitting
Google Cloud AI Research спільно з UNC-Chapel Hill, Стенфордом та Washington University in St. Louis представили фреймворк RRSI (Regularized Recursive Self-Improvement), який дозволяє LLM-агенту самостійно переписувати свої промпти, інструменти, пам'ять та логіку керування без зміни ваг моделі. Система обмежує сам процес самовдосконалення, щоб покращення зберігалися на бенчмарках, під які агент не оптимізувався. За даними розробників, на Terminal-Bench 2.1 показник зріс з 74,2% до 80,2%, а на SWE-bench Verified — з 82,0% до 83,8%, при цьому оболонка стала економнішою за токенами. Код опубліковано під ліцензією Apache 2.0 на GitHub.
Мовою оригіналу · EN
Google Cloud AI Research, together with UNC-Chapel Hill, Stanford and Washington University in St. Louis, released RRSI (Regularized Recursive Self-Improvement), letting an LLM agent rewrite its own…
Читати оригінал на MarkTechPost →
Чому в стрічці: Значний технічний розвиток в агентному AI та інфраструктурі — ключова тема інтересів користувача.