谷歌发布RRSI：让AI智能体递归自我改进更抗过拟合，分布外性能显著提升
talkingdev • 2026-09-23
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谷歌近日正式发布了一种名为RRSI（Regularized Recursive Self-Improvement）的新方法，用于优化AI智能体在递归自我改进过程中的稳定性与泛化能力。该方法的核心理念是“正则化搜索过程，而非正则化智能体外壳”，通过对自我改进的搜索路径施加约束，降低模型对既有基准的过拟合风险，并鼓励产生能够迁移到新任务的变化。官方信息显示，RRSI在八个基准测试中均提升了分布外（out-of-distribution）表现，同时使用的策略令牌（policy tokens）数量减少了约三分之一。这一进展对构建具备持续学习与自我优化能力的智能体具有重要意义，也反映出业界正从单纯追求基准分数转向关注智能体在真实环境中的泛化与效率。
核心要点
- 谷歌发布RRSI，用于智能体递归自我改进的正则化方法
- 核心是正则化搜索过程，降低基准过拟合并增强任务迁移能力
- 在八个基准测试中提升分布外表现，策略令牌使用减少约三分之一