機器之心● 精選10/6 12:53AI 評分76
Google 等提出 RRSI,給 Agent 自進化加正則化
Google 等提出 RRSI,用正則化約束 Agent Harness 的遞迴自我改進(RSI):不鎖死自我修改能力,而是限制每輪同時修改的機制數量、保留進化歷史,並在篩選階段剔除 benchmark-specific 改動和落在噪聲範圍內的漲分。
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Google 等提出 RRSI,用正則化約束 Agent Harness 的遞迴自我改進(RSI):不鎖死自我修改能力,而是限制每輪同時修改的機制數量、保留進化歷史,並在篩選階段剔除 benchmark-specific 改動和落在噪聲範圍內的漲分。
近期出現一批極窄用途的推理執行時,包括 Strata、ninfer、DwarfStar、Splash、llamAmpere、gufo 等。它們刻意放棄 llama.cpp 與 vLLM 擅長的通用性,只針對少數模型甚至單一硬體家族(如 Strix Halo)做最佳化。作者認為通用執行時負責相容、過擬合執行時負責極致效能將成為常態,並有助於智慧的民主化與去中心化,讓現有硬體在特定配置下榨出最大輸出。