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递归自我改进需建立机制保留体系
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AI 综述
Reddit 帖子提出，递归自我改进不是简单重复运行，而是需要保留已有改进、甄别有效变化，并将有效内容晋升至下一轮；若缺乏保留能力，多次运行也无法累积提升。报道提及 MemT 1.0 尝试把记忆状态置于模型计算内部，规模为 293B。其权重尚未公开，效果与安全性仍在测试中。
AI 根据报道生成 · 1 小时前更新
最新进展10月22日 19:10
MemT 1.0 权重未公开，效果与安全性仍在测试。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月22日
- Reddit · r/artificial递归自我改进为何需要保留、甄别与晋升机制
递归自我改进并非简单循环，而需要保留改进、甄别有效变化并将其晋升至下一轮，保留能力缺失会使重复运行无法累积提升。MemT 1.0 尝试把记忆状态置于模型计算内部，规模为 293B；权重尚未公开，其效果与安全性仍在测试。
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