Google і DeepMind представили Dream‑RSI: рекурсивне самовдосконалення ШІ
Дослідники Google та DeepMind представили Dream‑RSI — агент, який рекурсивно покращує стратегію дослідження, скорочуючи виклики до 162 раз і підвищуючи якість результатів.
Велика новина в ШІ.
Google демонструвала цикл рекурсивного самовдосконалення.
Дослідники Google і DeepMind представили Dream-RSI — систему, у якій ІІ-агент покращує те, як він досліджує завдання. Для цього він повторно відтворює свої минулі спроби, недорого тестує тисячі альтернативних стратегій, а потім використовує більш успішну стратегію в наступному раунді.
У задачах з розробки алгоритмів, математичної оптимізації та створення GPU-ядер система зберігала або підвищувала якість результатів, при цьому значно скорочуючи вартість пошуку. В одному з експериментів кількість викликів агента вдалося зменшити до 162 раз.
Що важливо, система покращує саме стратегію дослідження, а не ваги самої моделі.
Коментарі
Дайджест щотижня
Найкраще про vibe coding, AI-агентів та open source — раз на тиждень, без спаму.
Схожі статті
Всі статтіRecurrent Looped Transformer: рекурентний декодер для кожного токена
У Recurrent Looped Transformer декодер стає рекурентним для кожного токена, використовуючи KV‑пам’ять, кеш активізацій і зберігає стан між запитом і відповіддю.
Harness-1: пошуковий агент 20B із зовнішнім harness-станом
Harness-1 — пошуковий агент на 20B параметрів, що виносить стан пошуку в зовнішній harness-шар і конкурує з більшими моделями на довгих задачах.
Google представили Gemini 3.5 Flash та Antigravity 2.0 для агентів
Gemini 3.5 Flash випереджає 3.1 Pro у кодингу й агентних задачах та генерує 4× більше токенів/с. Antigravity 2.0: CLI, SDK, voice, інтеграції.