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AI 确实在帮 AI 变强，但收益正逐轮递减。当前 AI 自我改进回路的实际强度，仅为触发“智能爆炸”所需理论阈值的 10% 到 20%；若要实现自我维持式的加速进化，这条回路必须再增强 5 到 10 倍。而在巨额过程损耗面前，眼下的系统连维持匀速进步都已十分吃力。
今年以来，RSI（Recursive Self-Improvement，递归自我改进）逐渐从硅谷前沿话题，演变为全球共识。
要论造词和包装概念，AI 圈要是自认第二，恐怕就没人敢称第一。
让模型自己生成训练数据、自己改写提示词、自己修复代码，这条路线被称为： 递归自我改进（Recursive Self-Improvement，RSI）。
第一篇AI4AI综述论文将long horizon智能体、AI4AI与recursive self-improvement纳入同一研究地图，指出AI能在明确目标与评价规则下承担部分研发工作，但单项能力提升无法证明完整流程可靠，持续自我改进仍面临组合鸿沟等验证挑战。
过去两年，AI 领域最激动人心的叙事之一，是让模型自己改进自己：自己生成训练数据、自己改写提示词、自己修复自己的代码。这条路线叫递归自我改进（Recursive Self-Improvement，RSI）。
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。
RSI（Recursive Self-Improvement，递归自我改进）正在成为人工智能领域最受瞩目的前沿方向。
RSI（Recursive Self-Improvement，递归自我改进）是今年 AI 创业里最密集的一个方向。如果说RSI 最严格的定义，只有一句话：AI 改进“制造下一代 AI”的方法，下一代继承了这个改进，于是能做出更好的下下代。