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到 2026 年年中，AI 「研发自动化」的进度表，已经相当激进了。在田渊栋看来，试图在参数调优和执行效率上与机器赛跑，注定是一场必败的战役。当 RSI 彻底重塑智力分工的明天，人类最后的护城河，是那些无法被结构化外化的「深层理解」。
从ChatGPT掀起生成式AI浪潮到现在，不过短短两三年，AI能力的进化速度已经让"AI自我进化"这件事从科幻走进了现实。上个月，Anthropic在一份公开报告中预测，AI未来将进入"递归自我提升"（Recursive Self-Improvement, RSI）阶段，并呼吁人类共同为AI的发展设计出一个减速或暂停机制。
Ricursive Intelligence 由 Google AlphaChip 项目负责人 Anna Goldie 和 Azalia Mirhoseini 于 2025 年创立。与当前大多数 AI 芯片创业公司不同，Ricursive 并不制造芯片，而是试图改变芯片被设计出来的方式。
华源智因近期完成数千万元种子轮融资，由水木创投领投，向阳资本于本轮后担任长期独家财务顾问。公司创始人杜润诗就读于加州大学洛杉矶分校（University of California, Los Angeles），主修计算机科学与经济学，大四决定辍学创业；CTO王艺璇为香港中文大学计算机系博士生，师从李煜教授，已发表10余篇论文
为了解决这一问题，来自 University of Arizona、Zoom 与 Stony Brook University 的研究团队推出了 VISTA（VIsual Spec-To-App Benchmark）, 首个面向 Visual Spec-to-Web-App Coding Agents 的端到端 Benchmark。
近日，来自英国南安普顿大学（University of Southampton）和广州大学的研究者团队提出 SlaClip，一种用于差分隐私随机梯度下降（DP-SGD）[1] 的自适应梯度剪裁方法。
刚刚，田渊栋创业公司，交出了首个研究成果。田渊栋在X上宣布，其创立的Recursive，在NVIDIA官方的GPU kernel优化榜SOL-ExecBench上拿下了整体和四个子类别的SOTA。
材料研发的“试错时代”，正在被AI加速改变。5月21日，未来光锥「AI for Science 创变者说」第二期沙龙“AI+材料的千亿级机会”，邀请了三位学界与产业一线嘉宾，共同探讨AI+材料科学的前沿与实践。
现在，图灵奖得主 Yoshua Bengio 给出了一份全新的并行方案。他们提出了 GRAM（Generative Recursive reAsoning Models，生成式递归推理模型），把确定性的递归潜在推理变成了概率性的多轨迹计算。模型在潜在空间中进行随机递归推理，每一步都可以采样不同的方向，最终形成对解空间的多路径探索。
8个缔造AI辉煌的超级大脑，带着谷歌英伟达巨资狂暴入场。他们要让AI自己训练自己，然后把AI研究员这个职业彻底干掉。