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10 月 6 日，OpenAI 公开了 AI 产出的 722 篇数学论文，包括准黎曼猜想的相关证明。前 Google 科学家、xAI 联合创始人 Christian Szegedy 表示，数学家穷尽一生攀登的险峰，机器可乘飞机直接抵达。但 Szegedy 认为，数学不是走向终结，而是探索方式的改变 —— 人们可以借助飞机，抵达更多未境之地，他自己对此兴奋不已。
Hinton等22位作者在首篇RSI论文中指出，AI全面参与下一代AI研发可能形成递归自我改进并引发智能爆炸，但现阶段证据不足以证明智能爆炸已经发生。
Google等提出RRSI，通过正则化Agent Harness自我改进中的Proposal与Selection，减少过拟合与复杂度累积，并提升未见基准上的迁移表现、降低Token成本。
给定一个基座模型、一个目标能力和算力预算，RSI Agent 自己设计后训练算法、收集和整理数据、写代码、跑实验、迭代改进，最终交出一个训练好的模型，全程无人介入。在自主后训练基准 PostTrain
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。
RSI（Recursive Self-Improvement，递归自我改进）最近成为了行业内关注的新热点。 简单说来，模型参与训练和提升模型自己，在业界已经开始成为一种惯例。Anthropic 在六月
三星与上海交通大学提出RoboICL具身上下文学习方法，通过冻结GPT-6 Astra模型并在推理时提供少量示范与机器人自身交互记忆，在RoboDojo 30项机器人操控评测中以50.64分全面领先PhysicalRSI等现有方法，并公开了929条可逐布局核查的执行记录及真实机械臂实验结果。
谷歌正式发布前沿AI模型Gemini 4 Argon，其在Text Arena排名第一、Vals RSI指数超越GPT-6 Astra达30%，单任务成本仅1.99美元，单次输出上限升至100万Token，并在谷歌内部以Rust安全语言重写了80万行系统内核代码。
诺因（Knowin）发布生成式学习框架GLOW，在RoboDojo、LIBERO-Pro、Embodied Arena三大具身智能榜单斩获第一，性能显著超越GPT-6，其原生自回归架构、Harness闭环反馈系统与RSI递归自我改进机制共同推动机器人实现"一教就会"的个性化家庭服务能力。
DeepSeek联合清华大学发布论文公开Agent训练沙盒基础设施DSec，梁文锋署名，论文第6节揭示DeepSeek已部分实现RSI（递归自我改进）闭环，Agent可在沙盒中自主构建训练环境，标志着Agent沙盒成为下一代云基础设施的新战场。