autofrontier更新递归自改进循环
markjeffrey · x · 2026-07-14
转发内容介绍了一个名为 autofrontier 的递归自我改进更新：
- 第 1 层：原本就会在夜间训练更好的模型，并通过严格门槛判断改进是否真实。
- 第 2 层：门槛不仅评估结果，还会测试“找到这些改进的策略”本身，保留更好的策略。
- 第 3 层：系统还能改进自己的代码，仍然由同一套门槛筛选。
作者强调，这意味着一次夜间 GPU 训练不仅能得到更好的模型，还能得到“寻找下一代模型”的更好方法，形成持续累积的改进循环。
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