hexoai开源了SIA（自我改进AI）框架。该框架展示了AI智能体不仅能优化其外部工作流（harness），还能通过任务反馈直接更新自身的模型权重，从而在领域知识和能力上实现自主提升，而非仅依赖人类提供的提示或工具改进。论文报告显示，SIA在LawBench基准上性能提升56.6%，在GPU kernels运行上耗时减少91.9%，在单细胞RNA去噪任务中相比基线提升502%。
不再只是给AI换提示词，SIA框架连模型自己的权重都更新了，在三个任务里分别提升了56%、502%和91%加速，开源出来会让整个Agent开发范式重新思考。
重大发布——来自 @hexoai 的开源自改进框架。
它展示出，AI 智能体可以在看到自身任务结果后，同时改进自身的工作方式以及内部所掌握的知识。
也就是说，通过反复训练自身任务反馈，而不是依赖人类手动编写每一条策略。
今天的大多数智能体都是冻结的工人：你可以给它们更好的提示词、更好的工具、更好的重试规则和更好的代码，但实际的模型通常保持不变。
SIA（自改进 AI 框架）改变了外部工作流（称为 harness），也改变了模型的权重——即存储所学模式的内部设置。这意味着任务反馈会改变模型的内部参数，推动其向领域知识靠近。
该论文报告了在 LawBench 上 56.6% 的提升、GPU 内核运行时减少 91.9%，以及单细胞 RNA 降噪相较于基准线提升了 502%。
超级智能将建立在自我改进之上。 今天 @hexoai，我们很高兴发布‘SIA’——一个开源的自我改进 AI，通过递归自我改进来实现任何目标。 在尝试解决一个问题时，SIA 不仅通过更新其 harness 来提升自身能力，它还会更新自己的权重。
原文
Superintelligence will be built on Self Improvement. Today @hexoai, we’re excited to release ‘SIA’ - an open-source Self-Improving AI, to achieve any goal through recursive self improvement. While trying to solve a problem, SIA doesn't just improve it's abilities by updating it's harness, it updates it's own weights as well.
来源：Rohan Paul · x.com