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Google 提出 RRSI 正则化递归自我改进方法
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AI 综述
Google 与合作者提出正则化递归自我改进方法 RRSI：在自我改进循环中加入提案端与选择端正则化，使 evolve 集上的收益能够迁移到分布外。2026 年 10 月 13 日报道称，在三个完全 held-out 的 OOD 基准上，RRSI 平均得分为 43.6 分，高于无正则化演化的 40.3 分，提升 3.3 分；峰值提升为 4.7 分。该报道未提及更早的冲突数据，核心结论是正则化有助于递归自我改进的分布外泛化。
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最新进展10月13日 05:48
Google 报道 RRSI 在三个 held-out OOD 基准平均 43.6 分，较无正则化演化高 3.3 分。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- AGI HuntGoogle 提出正则化递归自我改进 RRSI，分布外成绩平均高出 3.3 分
Google 与合作者提出正则化递归自我改进 RRSI，在自我改进循环中加入提案端与选择端正则化，让 evolve 集的收益迁移到分布外。在三个完全 held-out 的 OOD 基准上，RRSI 平均 43.6 分，高于无正则化演化的 40.3 分（+3.3），峰值提升 +4.7。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。