复旦等机构提出ReTerm实现Code Agent递归自我改进

复旦大学、港中深及上海交通大学的研究者共同提出ReTerm框架。该方案旨在让终端智能体通过恢复自身失败并基于结果更新参数，从而实现递归自我改进。 ReTerm-9B在Terminal-Bench 2.0、SWE-bench Verified等评测中表现优异，较基础模型提升超过13个百分点。其收益还能有效迁移至不同的运行框架中。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。