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标签：AI 研究×
6月16日
20:46
6月12日
13:05
13:05Aran Komatsuzaki (论文推介)@arankomatsuzaki
精选
Aran Komatsuzaki 使用 Codex 的 /goal 命令，自动探索一些 20-50 年历史的未解猜想，运行 8 小时后已看到可发表的进展。他认为人们高估了“开放数十年”作为重要性的指标，很多旧问题只是无聊但难，而非真正重要。他主张加速近期研究方向，因为社区有共识和品味，而旧问题参与者少、门槛高。他的更强观点是：当前模型已能 95% 自动化地推动前沿，但领域人士保守、AI 人士不了解深层问题，导致这一能力被低估。
AI产品Codex自动推理数学猜想AI 研究未解问题
推荐理由：Aran 用 Codex 自动探索未解猜想 8 小时就看到了可发表进展，做自动推理或数学研究的开发者值得关注——这暗示了 AI 在数学前沿的潜力被严重低估，建议试试 Codex /goal 在自己的领域跑一跑。
原文
12:57
12:26
12:26Sakana AI@SakanaAILabs
精选
Sakana AI 在东京成立专门研究递归自我改进（RSI）的实验室「RSI Lab」，旨在让 AI 自动生成并改进 AI 模型。该实验室基于此前在 LLM-Squared、The AI Scientist 等项目上的积累，目标是在不依赖无限计算资源的前提下实现 RSI。2026 年以来，RSI 已成为全球 AI 研究的重要趋势，Sakana AI 希望凭借其独特方法，在计算资源有限的日本推动这一领域的发展。实验室将招募全球研究人员和工程师，并与社区共享成果。
行业递归自我改进Sakana AIRSI LabAI 研究东京
推荐理由：RSI 是让 AI 自我进化的前沿方向，做 AI 研究和模型开发的团队值得关注——Sakana AI 试图用更少的算力实现它，这对资源有限的团队尤其有启发。
原文
05:40
05:40rohanpaul_ai@rohanpaul_ai
精选
一篇论文提出 SIA（自我改进 AI）框架，让 AI 通过观察任务代理的表现，自动调整外部设置（如提示、工具、重试规则）或更新模型权重（通过 LoRA 适配器）。在三个差异极大的任务（中文法律罪名分类、GPU 内核速度调优、单细胞 RNA 去噪）上，结合设置与权重更新的版本均优于仅改进设置的方法。这表明，除了优化提示和工具，让模型通过任务反馈学习模式能带来额外提升。
论文自我改进LoRA任务代理自动化AI 研究
推荐理由：这项研究解决了 AI 自我改进依赖人工调参的瓶颈，做自动化 Agent 或模型微调的团队值得关注——SIA 的 LoRA 更新思路能低成本让模型学会任务模式，比只改提示更有效。
原文
6月11日
15:28
15:23
15:07
5月29日
05:12
5月22日
22:11
5月14日
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