谷歌研究者提出RRSI防止智能体记忆测试任务

谷歌研究者提出RRSI（智能体harness的正则化递归自我优化）方法，通过收缩编辑预算和严格的批评器，防止让语言模型反复改写harness的自我优化过拟合、记住测试任务。该方法在优化循环两端起作用，同时保持harness完全可编辑。 研究者在涵盖编码、智能体办公工作与工程设计的八个基准上测试了RRSI，底层模型Claude Opus 4.8全程冻结；作者称研究仅覆盖围绕冻结模型的harness，不涉及模型权重变化的情况。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。