Auto amélioration
Fellow suit ce sujet depuis août 2026 : 6 articles résumés en français.
Toute l'actualité · 6 articles
D'où vient la capacité de RSI physique ? Une loi d'échelle observationnelle des LLM utilisés comme politiques
Des chercheurs introduisent PhysRSI-eval, une métrique à cinq axes pour mesurer l'auto-amélioration récursive physique de VLM agents sur 18 tâches de manipulation, et proposent l'hypothèse du « Physical Barrel ».
DiscoveryRSI : apprendre récursivement à découvrir des hypothèses scientifiques de valeur
Un framework multi-agents fait évoluer des arbres d'hypothèses et s'améliore par cycles successifs : la qualité des hypothèses passe de 4,86 à 5,39 sur quatre domaines des sciences de la vie.
Le dernier modèle de télédétection conçu par des humains ? L'observation de la Terre comme auto-amélioration récursive
Des chercheurs montrent qu'un agent de codage généraliste peut construire et améliorer seul des modèles d'observation de la Terre, à partir d'un simple harness et d'un verifier.
RoboRSI : auto-évolution stable, efficace et réutilisable des robots en environnements réels complexes
Un système d'auto-amélioration pour robots structure l'expérience par compétences hiérarchiques et valide chaque révision avant réutilisation, avec des gains sur LIBERO et RoboTwin.
RRSI : amélioration récursive régularisée des harnesses d'agents
Contre le surapprentissage des agents LLM lors de l'auto-amélioration, RRSI introduit des régularisations pour favoriser des mécanismes réutilisables plutôt que des astuces spécifiques à un benchmark.
Prime Agent : un agent RLM auto-améliorant présenté par Prime Intellect
Prime Intellect dévoile Prime Agent, un agent basé sur un modèle de raisonnement (RLM) capable de s'améliorer par lui-même.