OpenRSI 发布递归自我改进评测基准,基于 1k GPU 集群与 60 小时 Agent 轨迹
ChengleiSi · x · 2026-09-24
OpenRSI 团队发布 OpenRSI-Index v0.1,一个评估 AI 能否递归自我改进、推动科学与智能前沿的开放评测标准。
要点:
- 核心问题:AI 进入递归自我改进循环后,能否系统性超越人类设计的方法,而非只是复制人类已知路径
- 将完全开源的项目改造为 autoresearch 环境,Agent 轨迹可持续 60+ 小时
- 评测在生产规模的 1k GPU 集群上运行,构建 v0.1 耗费 10 万+ H100 小时
- 承诺打造开放生态,评测标准完全公开
转发者评论称,该框架与自己理解的专家标注数据最契合——专家标注与 CS 学生的 vibe coding 在本质上并无区别,整个系统由 Agent 驱动,人类只是工具。
所属事件:OpenRSI 发布首个递归自我改进开放基准 v0.1(6 条相关)→
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