Китайская команда научила ИИ улучшать не себя, а сам процесс самоулучшения

14 сентября 2026 · Лента новостей

💡 Почему важно: Все современные системы рекурсивного самоулучшения (RSI — когда ИИ сам себя дорабатывает) работают по одной схеме: фиксированная программа снова и снова правит модель. CosmosMind вместе с учёными из Tsinghua, Peking University, Stanford, Berkeley и MIT сделали следующий шаг — теперь ИИ улучшает сам механизм улучшения. Это меняет потолок того, насколько далеко может зайти самосовершенствование ИИ, и укрепляет позиции китайских исследовательских команд в гонке за AGI. 📰 Что произошло: CosmosMind выпустила MetaRSI-v1 — архитектуру, которая впервые объединяет три типа самоулучшения в единую систему. Data-RSI извлекает обучающие сигналы из собственной работы модели. Harness-RSI (оболочка вокруг модели — инструменты, память, инструкции) меняет пять настраиваемых слотов: системный промпт, навыки, инструменты, память и MCP. Model-RSI обновляет сами веса (внутренние параметры) модели. Четыре агента координируют работу друг с другом, причём MetaRSI² Agent следит за тем, как RSI² Agent выбирает стратегию — это и есть «улучшение улучшателя». На практике: небольшая модель Qwen3.5-35B-A3B с 3 млрд активных параметров прибавила в среднем 10,9 балла на четырёх бенчмарках (тестах), а шесть флагманских моделей — GPT-5.6, Claude Opus 5, Kimi K3 и другие — в среднем плюс 7,3 балла на Terminal-Bench 2.1. 🏢 Справка: CosmosMind — небольшая исследовательская команда из выпускников Tsinghua, Peking University, Stanford и других ведущих университетов, специализирующаяся на крупномасштабном обучении моделей, RSI и научных вычислениях.

Лента отвечает на вопрос «что случилось». Как это устроено — в разборах и отчётах; значения терминов — в глоссарии.