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

📝

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