MIT-IBM 等联合发布 OpenRSI-Index:首个递归自我改进开放基准
ChengleiSi · x · 2026-09-24
由 MIT-IBM Watson AI Lab 与 Amazon A-EVO Lab 牵头、联合华盛顿大学、UC Berkeley、NUS 等机构,OpenRSI 社区发布 OpenRSI-Index 预览版 v0.1——首个面向递归自我改进(RSI)的开放评测基准,目标是衡量 AI 研究智能体在真实基础模型研发中能超越人类基线多远。
- Signature Tasks:三个固定算力、独立评审的真实研发任务——LLM 预训练(Marin-Scaling-Ladder,每轮 18432 H100 小时)、后训练(Qwen-12B-RL-Merge,20864 H100 小时)、视觉生成(GPIC Leaderboard,5815 H100 小时),单任务总计约 5 万 H100 小时。
- RSI-Anything:约 1 小时内把任意想法自动转化为一个 RSI 任务(自动评审→构建→运行),实质贡献者可获共同作者署名,现公开征集贡献者。
- 顾问阵容包括 Jianfeng Gao、Yejin Choi、Hannaneh Hajishirzi、Karthik Narasimhan 等学界业界知名研究者;网站与 GitHub 已开放。
所属事件:OpenRSI 发布首个递归自我改进开放评测基准(4 条相关)→
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