Awesome-RSI

Awesome-RSI

研究方向:**递归自我改进(Recursive Self-Improvement, RSI)**方向的精选资源与论文清单。

研究范畴

递归自我改进(RSI)指一个系统能够持续改进自身,且其"改进机制"本身也被纳入改进对象,从而形成自指式的提升闭环。本方向涵盖:自我改进 Agent、自我重写 / 自我修复、LLM-as-a-Judge 自迭代、开放式 RSI 任务,以及面向 RSI 的治理与安全框架。社区关注的核心问题包括:自我改进能否持续近似单调地提升、是否存在上限或退化、自我奖励 / 自评判信号是否存在系统性偏差、如何度量"改进"本身以避免被优化目标作弊,以及 RSI 与对齐、可控性的协同。

研究挑战

  • 奖励作弊(reward hacking)与退化解、捷径行为。
  • 长期迭代的稳定性与灾难性遗忘。
  • 评测有效性:如何在快速自进化的系统中持续评估真实能力。
  • 安全治理:失控风险、红队、披露与审计。
  • 计算与数据成本随迭代轮次快速膨胀。

自研项目

  • Awesome-RSI — 面向 RSI 的持续研究项目:维护综述、整理论文与资源、沉淀自动化采集/归并工具,先跑通"采集 → 去重归并论文库 → AI/人工笔记 → 综述引用位置"的最小可检查闭环。
  • EvolveLLM — 博士课题《Toward True ASI / 走向真正的 ASI》承载仓库,含开题材料与综述《大语言模型复杂推理的自我进化机制》。
  • LLM-DailyDigest — LLM 论文/工具/资讯每日自动聚合系统(爬取→翻译→摘要),Hugo+FixIt 网站 + topic/research 双聚合 + Flask/LLM 抽取后端。
  • LLMDailyDigestWeb — LLM-DailyDigest 的线上静态站点(GitHub Pages 构建产物)。
  • AML-LLM — 教材《Advanced Machine Learning: Large Language Models》(唐杰、杜晋华,清华)配套仓库,Word+LaTeX,覆盖深度学习/Transformer/预训练/SFT/RLHF/评测对齐/Agent/安全/多模态/生成模型等章节。

相关工作

代码 / 框架

论文

研讨会 / 课程 / 报告

相关工作(按子主题自动聚合)

三层框架 1

世界模型 3

产业动态分析 2

产业知识图谱 1

偏好优化 1

元认知 1

元进化 1

协同演化 6

博弈评测 1

变点检测 1

可信执行 4

可信推理 1

基础设施评测 1

增长驱动因素 1

多智能体系统 3

奖励作弊 1

奖励建模 3

奖励机制设计 1

学术搜索 1

学术论文写作 1

安全评测 3

实验设计 1

强化学习 2

思维链 1

技术生态 1

技术趋势分析 4

技能压缩 1

技能演化 9

技能迁移 1

持续学习 1

持续适应 1

推理优化 1

提示优化 2

插件架构 1

数据合成 1

数据策展 1

数据自演化 2

智能体应用 1

智能体框架 1

智能体脚手架 1

智能体自进化 5

智能体训练 2

核心演化 1

框架演化 1

概念研究综述 1

模型发布 9

模型可靠性 3

模型训练 1

模型路由 1

模型量化 1

测试时训练 1

漏洞挖掘 1

演化失控 1

演化能力评测 2

环境合成 2

环境自博弈 1

科研工作流编排 1

科研平台 1

科研智能体 2

科研自进化 1

科研评测 1

程序进化 3

策略优化 1

算力进化 1

算法设计 1

经验学习 2

经验进化 1

脚手架优化 3

脚手架演化 10

自动化对齐 3

自动化科学研究 1

自我反思 1

自我投毒 1

自我改进 1

自蒸馏 2

自进化 3

自进化框架 3

自进化系统 1

记忆演化 1

评测审计 11

课程发布 1

课程学习研究综述 1

贝叶斯优化 1

资源研究综述 1

趋势预测 1

跨域经验迁移 1

进化研究综述 1

递归自我改进 131

长期记忆 2

长程任务研究综述 1

闭环自进化 2

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