起点课堂会员权益
职业体系课特权
线下行业大会特权
个人IP打造特权
30+门专项技能课
1300+专题课程
12场职场软技能直播
12场求职辅导直播
12场专业技能直播
会员专属社群
荣耀标识
RSI 的新闭环：当 AI 开始参与芯片设计
AI 已经深度参与电路设计、验证与优化，把芯片设计 18 到 24 个月的周期压到一年之内；模型公司与 EDA 厂商从两端同时发力，连 Jeff Dean 的 Discovery Loop 也押注这个方向。
"RSI"相关的文章
智能进步的复利：从 RSI 加速到持续学习
RSI 已经从论文走进硅谷一线实验室：coding 进步并未放缓，研究员的重心转向提出假设与验证结果。把 RSI 与持续学习放回同一张地图，看清两者各自的瓶颈、技术路线，以及算力增长如何改变智能生产的成本结构。
线虫、多巴胺与股份公司：进化给 RSI 的启发
进化做了几亿年实验，只优化两件事：更高效地发现新适应方式、更大范围结盟。从线虫到黑猩猩的五次突破，对应今天 AI 的两条主线——RSI 与 alignment。Jack Clark 已把 full RSI 提前到 2027 年。
谷歌为何押注RSI？
谷歌发布Gemini 4 Argon，背后是DeepMind对RSI（递归式自我改进）的激进押注。从Dream-RSI到RRSI，谷歌正试图将模型、智能体与基础设施串联成一条自我迭代的生产线。本文深度解析RSI的技术路线、验证难题与资本逻辑，揭示谷歌为何必须抓住这根救命稻草。
22位AI学者联名警告：当AI开始自己研发AI，留给人类的窗口还有多久？
一份只有十五页的论文在剑桥平台悄然发布，却把「智能爆炸」再次推到台前。二十二位顶尖学者联名提问：当模型开始自己研发模型，人类还剩下多少时间？报告披露的产业现状，比标题更让人不安。
对谈Databricks CEO：真正的 RSI 根本没有发生，前沿训练正在变慢、变贵、变难
一边加码算力，一边呼吁放慢节奏，前沿实验室的矛盾越来越难分辨。Databricks 的 CEO 在这场对话里提出了一个更具体的问题：如果模型真的开始递归自我改进，为什么训练下一代反而更贵、更慢、更难？
谷歌DeepMind研究员宣称Gemini 4已实现RSI！
Zirui Wang 称模型超越了自己，让沉默七个月的 Google DeepMind 带着 Gemini 4 Argon 重回聚光灯。这次绑定的关键词是 RSI，即递归自我改进：模型改进自己，再用新版本继续改进自己。跑分亮眼，但更该问的是，人类还刹得住车吗。
RSI概念过热，一线学者：有炒作成分
RSI 最近被反复提起。一家叫 Recursive Superintelligence 的公司带着 6.5 亿美元融资走出隐身，估值 46.5 亿美元。但研究 RSI 的博士生周辉池认为，这股热度有炒作成分：学术界甚至没有统一定义，基础模型研发核心仍是人在做。
梁文锋用沙盒开启RSI
DeepSeek 联合清华大学发了一篇论文，梁文锋是署名最后一人。表面讲训练 Agent 的沙盒，第 6 节却写满 RSI：更强的 Agent 造更好的环境，闭环由此成形。本文拆解 DSec 的三层镜像、按需加载与沙盒规模，看清这场自我进化的起点。
RSI，能撑起智谱多少估值？
9月21日，AI编程工具ZCode因数据处理问题引发开发者关注，随后宣布整改并开源。事故撞上9月13日公布的约50亿美元融资安排，约六成募集资金投向下一代GLM与完全自训练体系，目标是形成递归式自我改进的能力。
小米迈向 RSI，MiMo-V2.6 正式上线，347 万美元完成一轮大规模 RL
小米正式发布并开源MiMo-V2.6系列，含Pro与Flash两款原生全模态模型，并推出UltraSpeed版本，最高提供20倍输出速度。这轮训练把重心放在大规模强化学习上，团队称它可能是开源模型团队迄今规模最大的单次RL训练之一。
刚刚，A社首曝RSI绝密报告：3万智能体正自我迭代！
Anthropic 首次公开内部 AI 研发指标：Claude 已自主主导 26% 的核心研发工作，达到或超过人机深度协同的任务占比突破 90%。其内部平台日常并发运行约 3 万个研发智能体，公司用在线拦截加离线监控的双层系统防风险。