开源RSI元学习框架Gear发布并公布基准

2026年11月1日，作者 Pale-Training-6944 在 r/MachineLearning 发布开源框架 Gear，定位为面向 RSI（递归自我改进）的元学习框架。据作者介绍，Gear 用元智能体根据任务智能体的执行轨迹和评估反馈，改进提示词、工具、工作流与上下文管理；目标是把 GEPA、RRSI、Harness² 等方法做成类似 scikit-learn 的统一实现与比较平台，并同时公布基准对比结果。作者称，构建 Gear 的动机是打造一个开源、受元学习启发的框架。目前报道仅覆盖发布与设计目标，未披露基准的具体指标、对比对象与测试条件。

AI 根据报道生成 · 52 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。