从记忆到自进化：Agent 走向 RSI 的关键一步
MemoraX 提出：RSI 真正卡住的地方不是模型会不会干活，而是上一次的经验能不能变成下一次的起点——于是把记忆拆成「写入（可学习的策略）/ 迁移（内容与访问结构解耦）/ 反馈优化（记忆贡献归因）」三段，用 Agentic RL 训练一个专用记忆模型，在长程 Coding、金融分析、IMO…
MemoraX 提出：RSI 真正卡住的地方不是模型会不会干活，而是上一次的经验能不能变成下一次的起点——于是把记忆拆成「写入（可学习的策略）/ 迁移（内容与访问结构解耦）/ 反馈优化（记忆贡献归因）」三段，用 Agentic RL 训练一个专用记忆模型，在长程 Coding、金融分析、IMO…