递归式（自改）人工智能概念

科技总是那么残酷。

聪明的网友会发现Ai,没有自我学习能力，仅是靠人们告诉它已知的知识，近日一个为recursive的机构成立，专注与开发具有自学能力的AI. 一句话解读 ：让Ai具有识别错误，并记住错误，下次不再犯的能力。

作为一个深度AI用户来说，对话式的给我的感觉，本质上是基于Ai所掌握的（也就是存存进去的内容多少，来告诉你，）实际上它并不知道盐是不是咸的，而是有人已经告诉它了，在一个了就是错误方面，这个kk,已经在前段时间的帖子讨论过，它还不知道什么是错误，在编写代码的知识，它能识别错误。这就像它能准确识别，改代码段不能运行，智能体会尝试另外一种方法来修复，但是根本的原因在于这里，上面的机构估计正在研究怎么让它记住错误，从而不再犯。

前端时间的卡帕什么斯的wiki笔记，由于我没有使用，不好评价， 它的方式估计是给claw 做了一个skill,当它识别到某个，识别符的时候，转而进入这个md.文档，而这个文档的技能就是要求它把某段对话内容，保存写进了 ob中，但是你下次启动AI的时候，它只是重读了一次预设好的内容列表。从而加载这这些内容回答你，而并不是 意味着它学会了记忆。原因很简单，你无法再本地向云端的别人的服务器写入内容。我们写入的内容，可能会作为 数据，在一个版本更新中，这些错误会被修复。也可能不是，大致就是这样子。

概念演示