RSIGym 发布:让 AI 改进 AI 的自治研究环境,附 RSI-Index 排行榜
rohanpaul_ai · x · 2026-10-08
Evolvent AI 推出 RSIGym 与 RSI-Index,一个让 AI 研究智能体自主改进 AI 系统的基准环境。
- 核心思路:把训练、推理、评估、数据生成(Rollout)、沙箱五项研究服务封装成可直接调用的 API,智能体不必重复造轮子,把预算和注意力集中在改进目标系统上。
- 研究闭环:生成数据 → 训练 → 评估 → 分析修订,每轮 benchmark 预算 $500,共 6 个研究智能体、5 个基准领域。
- 三种研究模式:只改训练数据(DATA)、只改执行 harness(HARNESS)、或数据+训练+harness 联合改进(JOINT,主研究)。
- 成果衡量:智能体提交选中的 checkpoint+harness,经固定评估协议得出官方分数,汇入 RSI-Index 排行榜;演示任务是用 6 个智能体改进 Qwen3.5-35B-A3B-Base。
论文、代码、网站均已开源发布。
所属事件:Evolvent AI 发布 RSIGym 自我改进基准(3 条相关)→
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