**Recursa：无需人类专家辅助的递归自我改进基础模型系统**

_Recursa: Toward Recursively Self-Improving Foundation Model Systems_

> 针对基础模型在动态环境中缺乏新领域专家数据的问题，Recursa 提出了一种无需人类专家或更强教师模型参与的自适应系统。该系统通过知识仓库存储技能与记忆，利用并行学习者执行任务并合成改进，随后通过递归自我改进验证并合并新知识。实验表明，Recursa 在 Harvey LAB 基准测试中，使 DeepSeek-V4.1-Flash 和 Qwen3.8-Flash 的测试任务通过率分别提升了 25 和 11 个百分点。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：ai-models
- **发布时间**：2026-11-04 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2611.04035)