You’ve turned a dinner anecdote into “industry consensus,” then turned the phrase “RSI loops” into proof that recursive self-improvement has been achieved.
Which published result establishes that claim? Agents finding faster kernels, improving search policies or reducing engineering hours demonstrate specific capabilities. They do not by themselves demonstrate that improved systems become better at developing successors, feeding that increased capability back into subsequent generations.
Anthropic’s 26% figure measures how much R&D work Claude leads under human supervision. It does not measure recursive self-improvement.
TasteVal measures how well an existing model directs experiments on predefined ML problems, using a fixed coding agent. The researcher remains the same throughout; the improved models produced by those experiments do not take over as better researchers.
That is the missing recursive link: do the resulting improvements increase the system’s ability to produce further improvements?
“Early versions” needs evidence. Dream-RSI explicitly says: “Only the policy code changes; the models, evaluator, and execution interfaces stay fixed.”
That supports a bounded search-policy optimization loop. It does not establish that Gemini recursively improves its own capacity to develop better successors.
Imagine current AI training methods and RSI as two rooms separated by a wall. We know how to move toward the wall but we haven’t established how to cross it. Calling every movement toward it an “early crossing” simply assumes the breakthrough you’re supposed to demonstrate.
@NC_State69420@ONagel33303 Let’s put an end to this pathological, cult-like obsession with Opus. It’s a great model - Anthropic’s best release in months - but it doesn’t clearly stand out from the rest of the pack...
Bro you used AI agents to fine-tune an existing Qwen into a specialized decision model. We already knew agents could run ML experiments. How does that justify the leap to recursive SELF-improvement?
What improved itself here? Where’s the evidence that the resulting model made the research system better at developing its next generation?
A rising benchmark score for the model your agents produced doesn’t demonstrate a recursive improvement in the agents’ ability to do research.
Obrzydliwym "jaśniepańskim" tonem napisany wywód autora, który chciałby pouczać innych o logice nie posiadając samemu zdolności logicznego myślenia... Kilka przykładów:
„[…] powinni o niej decydować wyłącznie ci obywatele, których miałaby dotyczyć”.
A następnie:
„Rozciągnijmy więc tę zasadę: za szkoły i uniwersytety niech płacą tylko ci, którzy z nich korzystają”.
Pierwsze zdanie dotyczy tego, kto decyduje, drugie - kto płaci. Nie „rozciąga” Pan zasady, tylko ją podmienia. Z postulatu wyłącznego decydowania nie wynika postulat wyłącznego finansowania.
Współfinansowanie usług publicznych ma uzasadniać przymusowe podporządkowanie państwu własnego czasu, ciała i potencjalnie życia? Sam fakt, że oba obciążenia można nazwać „obowiązkami”, nie usuwa różnicy w zakresie ingerencji.
Jako społeczeństwo ZDECYDOWALIŚMY się finansować te instytucje. W żaden sposób nie wynika z tego, że zdecydujemy się na każdy dodatkowy postulowany przez Pana obowiązek.
„A bezpieczeństwo wszystkich wymaga również wysiłku tych, którzy wchodzą w dorosłość […]”
Z potrzeby „wysiłku” nie wynika konieczność obowiązkowej służby wojskowej. Dlaczego właśnie taki wysiłek, dlaczego właśnie tej grupy i dlaczego inne rozwiązania nie wystarczą? Śmieszna próba przemycenia wniosku w przesłance. I Pan poucza innych o logice?
„Nie mają wyłącznego prawa rozstrzygać o bezpieczeństwie całego społeczeństwa”
Brak wyłącznego prawa młodych do decydowania nie daje pozostałym nieograniczonego prawa do narzucania im obowiązków. Uzasadnienie procedury podejmowania decyzji nie jest uzasadnieniem każdej decyzji podjętej tą procedurą.
Pan coś pisze o analfabetyzmie społecznym? Przecież Pan jest niezdolny, do przedstawienia poprawnego formalnego argumentu za swoim własnym przekonaniem...
@daniel_mac8 It's funny because these model are still incapable to do simple math (sometimes) and at the same time are capable of solving complex problems on a large scale.