「递归自我进化」共找到 821 篇相关文章
Claude Skills，4000字详解 Anthropic 的思考
Anthropic推出新技能Claude Skills，作者认为它会引导第三方工具形态。Skills结合笔记式形态、可执行工具与AI调度自优化，具备低门槛、灵活表达等优势，还实现了AI自我进化，是一种新范式。
博士80小时熬夜改代码，Codex 2小时交卷！科研奇点来了
近日，Agentic AI工程师Dan McAteer实验发现，OpenAI Codex的Goal Mode完成机械可解释性研究任务，效率比博士高40倍。Codex /goal模式能自主循环，契合科研流程。此外，递归自我改进证据涌现，AGI或早已实现。
挺意外的，Agent长期记忆潜力被AMemGym挖出来了
论文提出交互式在线策略评测框架AMemGym，它能反映AI助手长期记忆能力、驱动Agent自我进化记忆。它以结构化状态演化为骨架支撑自由对话评测，还对主流记忆系统做了扫描，带来评估与训练范式转换。
最强协作模型？MiniMax M2.7 实测：AI开始更会合作了 | Claude Teams
MiniMax M2.7模型发布，强调模型自我进化、Agent Harness和Agent Teams。它能构建复杂Agent Harness，完成高难度生产力任务。其能力达国际一线水平，在多测试中成绩优异。还介绍了Harness、Agent Teams等概念及应用场景。
微调已死？Google 和斯坦福论文指出AI 学习新范式
Google的ReasoningBank和斯坦福的ACE两篇新论文引发热议，二者都在解决让AI系统真正学会学习的问题。前者是经验管理系统，后者让输入上下文进化，都绕开微调探索AI持续学习与自我改进能力。
“不爱龙虾爱马仕”，为什么Hermes比OpenClaw更值得
文章对比了Hermes Agent和OpenClaw，Hermes由Nous Research出品，开源免费，安装便捷，支持多模型。其核心是闭环学习循环，能自我进化，技能可自动生成和更新，记忆系统更优，在多场景有优势，安全设计好。
地理学的AlphaEvolve？MIT斯坦福让AI自我生长、懂地理、懂世界
MIT和斯坦福学者提出GeoEvolve，把地理知识「嵌入」AI，让其成为能自主改进算法的科研合作者。它有双循环机制和四个核心模块，输入简单，开源为Python包，改进Kriging模型效果显著。
ICML spotlight | 一种会「进化」的合成数据！无需上传隐私，也能生成高质量垂域数据
大模型发展使数据短缺问题加剧，特殊领域更严重。为此提出合成数据自主进化框架PCEvolve，只需少量标注样本，就能在保护隐私同时进化出数据集，还介绍了其架构、选择器设计及实验结果。
装完Hermes Agent玩了一圈，我觉得龙虾已死！
Hermes Agent势头正猛，被视为龙虾以来首个真正的竞争对手。它让Agent自己做Harness Engineering，自己写、用、改Skill，还能自我迭代。文章介绍了安装使用方法，对比了与其他项目的差异。
离开Meta后，田渊栋刚刚官宣创业了
离开Meta后，田渊栋参与创立Recursive_SI。该初创公司致力于打造可自主实验、自我改进的AI，已筹集6.5亿美元，估值46.5亿美元。团队成员经验丰富，在递归自我改进方向有深厚学术积累。