<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>递归自改进 on MessageDaily</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/tags/%E9%80%92%E5%BD%92%E8%87%AA%E6%94%B9%E8%BF%9B/</link><description>Recent content in 递归自改进 on MessageDaily</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Thu, 05 Nov 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://inkeast.github.io/MessageDaily/tags/%E9%80%92%E5%BD%92%E8%87%AA%E6%94%B9%E8%BF%9B/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>递归自改进的两条路线——Recursa 系统级学习与 RSI-Dojo 内化进权重精读</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-11-05-rsi-recursa-dojo-duo-paper-reading/</link><pubDate>Thu, 05 Nov 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-11-05-rsi-recursa-dojo-duo-paper-reading/</guid><description>递归自改进（RSI）正在分化成两条可复现的工程路线：Recursa 让系统用自己的模型在知识库层面递归学习——先从领域语料 bootstrap 导航技能，再由多 learner 分解、验证、合并修订，在 Harvey 法律基准上把 held-out all-pass 从 30% 拉到 55%，全程无更强模型介入；RSI-Dojo 则把自动后训练能力蒸馏进权重——从顶会论文流水线合成 281 个可执行训练环境，经双重过滤收集 1240 条轨迹，微调 35B 模型追平 GPT-5.5。本文合并精读两篇，对照知识库外挂与权重内化两条路线的适用边界与未闭环之处。</description></item></channel></rss>