OpenRSI 让 AI 智能体自我改进推理基建：8 个全模态模型吞吐提升 7.6%–344%
ChengleiSi · x · 2026-11-10
OpenRSI 团队与 SGLang-Omni 合作，把递归自我改进（RSI）从玩具演示推进到生产级 AI 基础设施：
- 工作方式：给定目标后，智能体自主提出假设、设计实验、迭代优化，独立验证器核验每一项收益，人类只定义问题并在最终审查代码
- 成果：在 8 个 omni 模型上运行优化循环，H100 上吞吐提升 +7.6% 至 +344.3%，且不改模型权重、不拖慢其他模型
- 落地：产出 14 个已通过 SGLang-Omni 维护者审查并合并的上游 PR
每一条被合并的优化都成为下一轮自我改进的基线，形成持续闭环。项目开源了 RSI-Harness 与 RSI-Anything 数据管线。
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