RSI-Opt：递归自我改进优化器智能体

2026年10月26日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Binghang Lu 等作者的论文，提出 RSI-Opt——一种即插即用的递归自我改进优化器智能体。据该报道，其做法是由元智能体重写提示词、流程手册、优化器代码库与决策节奏，并以存档保留已评估策略供继续演化。报道称，在三个训练任务上迭代 5 代后，演化套件原始空间汇总 z 分数在 Opus 5.5 下从 +10.48 升至 +14.33；GPT-5.5 经跨模型策略迁移，在留出任务上从 -0.36 升至 +3.11。上述数字与效果均出自该篇报道，尚无其他跟进报道予以独立验证，事件目前进展即停留在论文发布与作者自述实验结果阶段。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。