递归自我改进方法综述与分类框架

2026年10月14日，一篇发表于arXiv人工智能分类的综述从两个互补视角探讨递归自我改进（RSI）如何催生新研究思路。作者提出一个统一分类法，涵盖更新目标、更新组织、更新调度与范围、反馈与选择四组共九个设计维度，将现有方法置于共享设计空间。综述还分析现有RSI方法如何借鉴优化、正则化、数据增强、持续学习与对抗学习等传统深度学习机制，进而结合进化计算拓展新思路，并梳理在线、离线及离线转在线三种设定下的自改进基准评测。该综述由Leijun Zhou等作者发表，主题为递归自我改进方法的统一分类与研究展望。报道未提及此前是否有其他相关报道，亦无相互矛盾的数字、时间或说法。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。