人大团队发布递归自我改进综述：定义、风险与可信评估框架
Jiayue Pu · hf · 2026-10-27
中国人民大学高瓴人工智能学院联合中科院大学团队发布综述 《大模型时代的可信递归自我改进》，首次给出递归自我改进（RSI）的可操作定义与过程框架。
- RSI 指基于大模型的 AI 系统利用经验与反馈，对模型、提示、记忆、工具、工作流乃至归纳偏置和未来更新机制本身做持久修改，且这些机制可在改进循环间被复用。
- 论文指出自我修改不等于可信改进：收益可能来自有缺陷的评测、已获能力可能退化、行为约束遵从可能弱化、受损工件或敏感信息可能延续到后继系统，改进机制的变更还可能使早先验证失效、削弱人类监督。
- 综述将可信 RSI 的要求组织为四大主题：真实且持续的提升；行为约束、对齐与公平；系统安全与隐私；透明度，并按递归更新阶段梳理改进有效性、约束保持与监督机制，讨论开放挑战。
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