RSI立大功！国产开源登顶全球第一，1.3B OXR重塑OCR
RSI立大功！国产开源登顶全球第一，1.3B OXR重塑OCR不er，RSI应用在OCR上，效果这么猛？？
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6434 点击 2026-10-28 09:42
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不er，RSI应用在OCR上，效果这么猛？？
因为货架上的小尺寸挂钩被价格标签牌挡住了一部分，进便利店打工的机器人君第一次尝试挂货……扑了个空。
当模型学会持续迭代改进算法，便推开了通往智能自主进化的大门。近日，由来自智源研究院、中国科技大学、中国人民大学等多个机构的研究人员组成的 AREX 研究小组发布 AREX-2 模型。
RSI（Recursive Self-Improvement，递归自我改进）关注系统能否不断发现自身短板、获取新经验，并用新经验提升下一轮表现。然而，当前的具身系统仍高度依赖真机试错和人工决策。
Mirendil宣布由1名研究员借助AI智能体训练出100B–500B参数编程基座模型Mirendil-Base，Recursive发布40B模型Flint及Eureka Machine，英伟达研究员Ali Hatamizadeh提出RSI时代研究者应强化判断力与基础能力的四大生存法则。
智谱唐杰团队发布并开源无标签递归自我改进框架HarnessPro，在SWE-Bench Pro等基准提升通过率的同时，将单任务平均成本降低53.0%。
田渊栋参与创立的Recursive_SI发布首个模型Flint-40B-A2B，该模型由Eureka Machine全程参与、不到4个月从零打造，专注本地硬件智能体编程，并以400亿总参数、每Token激活25亿参数实现高速运行。
语音是人类最自然、最习惯的交互方式。随着代码智能体、办公智能体逐渐普及，人们对智能体的期待也不再只是 “问一个问题、得到一个答案”，而是希望像和同事一样持续沟通，共同完成一项工作：任务进行到一半，可以随时询问进展；想到新要求，可以直接补充；方向变了，也可以马上取消或修改。
40B的MoE“程序员”，MacBook Pro就能带走了！
现在的大模型，已经越来越擅长从自然语言直接生成一个可以运行的游戏。