Google提出RRSI抑制智能体记忆测试

2026年10月4日，The Decoder报道，Google研究人员提出RRSI，旨在减少AI智能体自我优化过程中记忆测试任务的问题。该方法逐步收紧编辑预算，并引入批评器审查。研究人员以全程冻结权重的Claude Opus 4.8为底层模型，在编码、智能体办公和工程设计等8项基准上测试；报道称，训练任务成绩最高提升14.1分，在5个未见基准上最高提升4.7分，运行时token用量较未正则化版本减少约30%。研究仅覆盖基于冻结模型构建的智能体框架，不涉及模型权重改变的情况；代码已发布至GitHub。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。