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经验时代的自发现强化学习：学习历史是资产还是负担？
Self-discovering RL in the Era of Experience: Is Learning History an Asset or a Burden?
arXiv:2609.35897v1 公告类型：新 摘要：通往通用智能的递归自我改进（RSI）研究分为两条路线：宏观层面的语言模型扩展，以及“经验时代”中由交互驱动的原则。然而，任何自我改进架构最终都依赖于其底层优化引擎：如果通用智能需要从有根基的交互中学习，那么强化学习（RL）更新规则本身就必须具备累积适应能力。尽管算法自发现已产生 Disco103，其超越了 PPO 并达到 SOTA 基准表现，但其内部更新机制仍是一个未被审视的黑箱…