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Terminal-RSI论文提出终端智能体递归自改写与策略优化方法
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AI 综述
Junyao等发表Terminal-RSI方法，提出交替进行递归轨迹自改写（RSR）与策略优化（RPR）以提升终端智能体能力。该方法以Qwen3.8-27B为基础模型，按RSR-1、RPR-1、RSR-2、RPR-2五个阶段训练，最终得到Terminal-RSI-27B模型。
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最新进展10月15日 04:00
Terminal-RSI：通过递归自改写与策略优化提升终端智能体报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- HF Daily Papers精选Terminal-RSI：通过递归自改写与策略优化提升终端智能体
Terminal-RSI 提出交替进行递归轨迹自改写（RSR）与策略优化（RPR）的方法，从 Qwen3.8-27B 基础模型出发经 RSR-1、RPR-1、RSR-2、RPR-2 五个阶段得到 Terminal-RSI-27B。
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