<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>MemoraX on gulucaptain's Blog</title><link>https://gulucaptain.github.io/DailyPaper/tags/memorax/</link><description>Recent content in MemoraX on gulucaptain's Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Sat, 10 Oct 2026 23:50:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://gulucaptain.github.io/DailyPaper/tags/memorax/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>从记忆到自进化：Agent 走向 RSI 的关键一步</title><link>https://gulucaptain.github.io/DailyPaper/clips/memorax-agent-rsi/</link><pubDate>Sat, 10 Oct 2026 23:50:00 +0800</pubDate><guid>https://gulucaptain.github.io/DailyPaper/clips/memorax-agent-rsi/</guid><description>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…</description></item></channel></rss>