清华开源OpenRSI框架：单卡4090跑35B模型逼近GPT-5.6
aigclink · x · 2026-08-09
清华大学联合 Frontis 开源了递归自我进化（RSI）项目 OpenRSI，将“AI 改进 AI”转化为可执行的工程问题。
- 核心成果：推出的 35B 模型在 MLE 基准上，仅用单张 RTX 4090（限 12GB 显存）、每任务 12 小时，成绩即超过 GPT-5.5+Codex，逼近 GPT-5.6 Sol 和 2.8T 的 Kimi K3。
- 架构设计：定义了 Draft / Improve / Debug / Crossover 四个原子算子，训练和推理共用接口，模型充当自身进化框架的变异引擎。
- 实验结论：消融测试干净分离了模型与框架的贡献。相比原版 AIRA-Evo，总 token 消耗减少 41.7%，但单位 token 的有效发现率提升 84.3%。
作者坦诚目前成果是模型加测试外壳的系统分，尚未实现通用 RSI，更多停留在 meta 自进化层面。
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