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AI 与可被 AI 赋能的行业方向，每个领域独立成脉
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提出 RRI（递归奖励改进）方法，用对抗性元提示演化监督模型自写评分标准：先让对手模型写出钻空子的答案，再让同一模型写诚实答案，通过最多两步修复使诚实答案胜出，并将发现的漏洞反馈到后续任务生成。在 HealthBench Professional 上较基线提升 10.9-12.4 分，且无需外部模型，显著改善开放式专家任务的自改进效果。
论文揭示自改进智能体的技能-策略协同演化陷阱：现有方法仅在训练所用技能库上评估，部署后技能漂移会导致策略失效。作者提出CODA评估协议，模拟技能漂移并引入一致性率与抗损坏率指标，实验显示最坏情况成功率比峰值低5-13分，抹去52-93%增益。
该论文提出一种无需奖励、评判模型或答案键的自改进智能体：在精确DSL上运行内外双循环，内循环靠两个独立表达式一致才作答，外循环自主发现缺失能力并编写算子，仅当独立第二实现一致且满足守恒律时才接纳。实验显示其可三倍扩大可答问题集，并拒绝138/138个有缺陷算子变体，在业务账本与临床问答等新领域可自扩展十倍以上。