arXiv · cs.AI· Mingda Zhang, Qiang Huang, Yanjin Li, Zijia Wang, Qika Lin, Xiaoying Tang, Tiesunlong Shen·· 6 小时前
R² Flow：通过递归技能演化实现递归自我改进
R$^2$ Flow: Recursive Self-Improvement via Recursive Skill Evolution
arXiv:2609.33867v2阅读论文 PDF ↗
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作者：Mingda Zhang, Qiang Huang, Yanjin Li, Zijia Wang, Qika Lin, Xiaoying Tang, Tiesunlong Shen
研究任务与主要进展
R² Flow提出一种递归自我改进框架，交替进行策略学习、独立验证和版本化技能库更新，并在共享状态编排图上利用等价执行历史汇总证据。作者在论文摘要中报告，该方法在问答、数学推理、交互决策和代码生成任务上相较启发式编排、强化学习和技能演化基线提高了任务准确率与技能库编辑精度，并能跨执行器迁移；代码地址为 https://github.com/beita6969/r2flow。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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