深度解析 RSI:当 AI 开始实现自我迭代提升
阿里技术系统梳理了 RSI(递归自我改进)的概念边界,指出它与 Agent 自进化、持续学习的关键区别在于改进必须由 AI 自身完成。
推荐理由:文章把 RSI 从概念争议到 DGM、SEAL、AlphaEvolve 等代表工作串成一条线,并给出可复用的六步闭环框架。
阿里技术系统梳理了 RSI(递归自我改进)的概念边界,指出它与 Agent 自进化、持续学习的关键区别在于改进必须由 AI 自身完成。
推荐理由:文章把 RSI 从概念争议到 DGM、SEAL、AlphaEvolve 等代表工作串成一条线,并给出可复用的六步闭环框架。
文章从分层记忆模型、持久化策略、上下文压缩和跨会话传递等维度对比 Claude Code 与 Codex 的记忆体系。Claude Code 采用 CLAUDE.md、Auto Memory、Session Memory 与 AutoDream 四层架构,系统可自动捕获并离线整理记忆;Codex 只有 AGENTS.md 静态声明层与会话上下文层,全部依赖人工维护。
推荐理由:从分层结构、持久化、压缩与跨会话传递逐项拆解两套记忆设计,可帮助判断选型取舍。