MMLA-RSI递归自改进方案发布技术报告
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MMLA-RSI递归自改进方案发布技术报告
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AI 综述
Junyi Zou、Avrova Donz 发布技术报告，提出记忆中介学习架构下的递归自改进方案 MMLA-RSI，包含两条路线：RTT 改变策略状态 Φ，RTMA 改变权威记忆 M，且各自的适配方法本身也可被改进。报告称变化范围受固定解释器、可信提交者和独立评估者约束。 在四候选程序选择中，保留 LARC 反馈更新使两种已训练初始化的期望误差分别降低 24.65 和 36.65 个百分点。 报告已给出两条递归路线及其联合实现的规格，但报告同时写明，其有益递归链与发现效率仍待评估。
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最新进展10月15日 12:00
MMLA-RSI：通过 RTT 与 RTMA 实现递归自我改进报道时间线
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10月15日
- arXiv：cs.LGMMLA-RSI：通过 RTT 与 RTMA 实现递归自我改进
MMLA-RSI 提出记忆中介学习架构下的递归自我改进方案，包含两条路线：RTT 改变策略状态 Φ，RTMA 改变权威记忆 M，且各自的适配方法本身也可被改进。在四候选程序选择中，保留 LARC 反馈更新使两种已训练初始化的期望误差分别降低 24.65 和 36.65 个百分点。两条递归路线及其联合实现已在技术报告中给出规格，但其有益递归链与发现效率仍待评估。
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