论文提出AReaL-RSI递归自我改进框架

有研究者在arXiv（cs.AI分类）提交论文，提出AReaL-RSI框架：在不更新骨干大语言模型权重的前提下，组织一支持久化的智能体研究团队。按论文描述，该框架由leader agent选择研究方向，通过条件式记忆共享区分未解问题与已验证发现，并在每轮研究后进行基于证据的评审。论文摘要给出的是框架设计与机制说明，尚未披露实际评测结果或效果验证，因此该框架能否实现所称的递归自我改进，目前仅有作者方面的主张，缺少独立复现或对照证据。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。