BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-05-05T00:00:00Z When Your Outputs Become Your Training Data: Noise-Signal Loops and Formal Recursive Self-Improvement Triggers 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文提出了噪声-意义递归自我改进（N2M-RSI）模型，旨在解决AI代理输出作为输入后内部复杂性无界增长的问题。该模型结合了自我提示大语言模型与自动机器学习的理念，研究表明实例间的通信可能产生超线性效应。 🏷️ 标签 AI代理 N2M-RSI 自动机器学习 自我提示 超线性效应 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
