Google Research анонсировала открытый релиз RRSI (Regularized Recursive Self-Improvement), который позволяет ИИ-агентам улучшать свои собственные параметры, такие как подсказки и контрольные потоки, без изменения весов модели. Это достигается за счет ограничения цикла улучшения, что позволяет сохранять достижения на тестах, которые агент не оптимизировал ранее.

RRSI разработан в сотрудничестве с университетами Северной Каролины, Стэнфорда и Вашингтона в Сент-Луисе. Код доступен под лицензией Apache 2.0 и требует Python 3.10 или новее. По умолчанию предполагается использование модели Claude Opus 4.8 на платформе Vertex AI, что делает его доступным для исследовательского использования.

Важность RRSI заключается в том, что он предлагает новый подход к самоулучшению ИИ, избегая распространенных проблем, таких как переобучение и накопление сложности. Это может привести к более эффективным и универсальным ИИ-системам, способным адаптироваться к новым задачам без потери производительности на ранее изученных данных.