Techub News 消息,Google Cloud AI Research 联合北卡罗来纳大学教堂山分校、斯坦福大学和圣路易斯华盛顿大学,开源了 RRSI(正则化递归自我改进)框架。该框架允许大型语言模型(LLM)代理在不改变模型权重的前提下,自主重写其提示、工具、记忆、控制流和子代理等组件,并通过正则化改进循环来防止过拟合,确保性能提升能迁移到未经优化的基准测试上。 RRSI 作为一个可部署的研究框架,采用 Apache 2.0 许可证,需要 Python 3.10+ 环境,并支持任何 LiteLLM 模型字符串,默认配置使用 Vertex AI 上的 Claude Opus 4.8 模型。 研究团队在 8 个基准测试上验证了 RRSI 的效果。在未用于选择的 SWE-bench Verified 测试集上,性能从 82.0% 提升至 83.8%;在多个分布外测试集上,如 JobBench、GDPval 和 APEX-Agents,也获得了 3.5 至 4.7 个百分点的提升。同时,RRSI 的令牌使用量比未正则化的进化方法减少了 30% 以上。(MarkTechPost)
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