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还是最火的概念 RSI ， 这个论文：《Recursa: Toward Recursively Self-Improving Foundation Model Systems》。认为 RSI（递归自我改进）不是某_一种_做法，模型、skills、记忆、harness，栈的每一层都能学，而且能端到端地学。 Recursa 是一个落地系统：从领域材料搭起知识库，让并行 learner 跑任务、提出改进，验证后合并，不需要人类专家或更强的老师模型。在 Harvey LAB 的 Firm Knowledge 基准上，全通过率从 30.0% 升到 55.0%（DeepSeek-V4.1-Flash），从 35.0% 升到 46.0%（Qwen3.8-Flash）。 但是，好像只写了知识库这一层，没提权重更新，"再转向权重"目前是作者的路线判断。比较认同先学便宜、可检查的东西这个顺序。 https://huggingface.co/papers/2611.04035

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