搜索
openJiuwen社区的ScienceDiscovery通过树搜索驱动科研产物RSI，无需训练模型，在积分求解、代码加速和符号回归任务中分别以小时级产出通用积分器、实现平均2.279倍加速，并以低成本在111道方程反推题中正确找出41.4%。
EvoMap团队提出了一套不更新基模参数的RSI工程解法：由EvoX智能体、Evolver进化引擎和EvoMap经验流转网络构成的自进化体系，将Agent执行轨迹蒸馏为结构化控制对象Gene，通过GEP协议在35.7万智能体间流转481万项经验资产，使其在多款主流大模型上将长流程任务通过率提升8.7至15.5个百分点。
Agent 经常遇到这样一种幻觉：你给模型接入了终端，下发了一个复杂的 debug 任务，看着它顺藤摸瓜排查了几个小时，最终完美修复了依赖冲突，甚至连测试用例都帮你补齐了。
刚刚，Gemini 3.8 Flash，正式发布。
谷歌正式发布Gemini 3.8 Flash及网络安全专用版Gemini 3.8 Flash Cyber，前者以极低单任务成本在多项基准测试中逼近GPT-5.6 Sol、Grok 4.6等顶级模型，并在软件工程和速度上实现大幅跃升，后者则在漏洞发现基准CyberGym上以86.2%的成绩屠榜，谷歌DeepMind称这标志着RSI（递归自我进化）迈出了一大步。
RSI，可能是 AI 世界里最像科幻的一个词。
面向Agent Harness层自进化方向，CREAO AI近日完成千万级美元新融资，资金将用于扩大真实业务工作流与高质量反馈数据规模，加速基于开源模型后训练的垂直模型迭代。
寒序科技正式公布uHBM®与uLPU™推理计算架构，首次完整亮相其基于Persistent MRAM的权重驻留片内计算方案。
在此背景下，新加坡国立大学、普林斯顿大学与斯坦福、牛津等研究团队合作提出了 Recuris（Recursive Experiential–Working Memory Evolution），作为首个将递归自我改进应用在记忆控制层内的智能体架构，Recuris 通过三项核心技术突破，无需训练即成功实现了从 3B 小模型到 Claude Opus 5 的全面提升。
2026年，Recursive Self-Improvement（RSI，递归式自我改进）开始从论文中的长期命题，变成了AI产业议程上一个新的赛道。学术界开始把RSI从分散研究方向变成一个独立议题。4月，ICLR首次为Recursive Self-Improvement（RSI，递归式自我改进）单独办了一场Workshop。