Заметка · 1 мин чтения
Google Research выпустила фреймворк RRSI для самообучающихся ИИ-агентов
Инструмент с открытым исходным кодом позволяет агентам на базе больших языковых моделей корректировать промпты, инструменты и память, не меняя саму модель, и повышать результаты в бенчмарках.
Oossa · О проекте Oossa
Google Cloud AI Research открыла публичный доступ к RRSI. Фреймворк позволяет агентам на базе больших языковых моделей переписывать собственные промпты, инструменты и память, оставляя веса модели неизменными. В него встроены проверки безопасности — например, критик утечек и правило контроля затрат, — которые не дают улучшениям сводиться к переобучению. В тестах с Claude Opus 4.8 результат в Terminal‑Bench 2.1 вырос с 74,2% до 80,2%, причём улучшения показали все шесть отложенных выборок.
Почему это важно
Это показывает, как ИИ-агенты могут лучше справляться с новыми задачами без переобучения базовой модели, экономя вычислительные ресурсы и снижая риск переобучения.
Источники и ссылки
| # | Источник | Издание | Дата | Главное |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Google Research Open-Sources RRSI: AI Agents That Improve Their Own Harness Without Overfitting ↗ | MarkTechPost | 29 сент. 2026 г. | Google Cloud AI Research has open-sourced RRSI, a framework that lets LLM agents rewrite their own prompts, tools and memory while model weights stay frozen. |
1 источников
Обновлено:
Oossa · Рассылка
Неделя ИИ — простыми словами
Каждый понедельник: главное за неделю понятным языком. Бесплатно, без спама.