研究揭示 Agent 自我改进易陷入局部最优
omarsar0 · x · 2026-08-23
一篇关于递归自我改进（RSI）的论文分析了大量公开的 Agent 后训练轨迹。研究发现，Agent 在训练的第一步就会锁定其训练策略，并在随后的所有预算中仅在该策略内部进行局部调整，缺乏探索新策略的能力。这种“锁定”现象解释了为何当前模型难以实现真正的 RSI。
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