RSI 走向真实研发：AI 自我改进开始可度量

本报告专题研究了递归自我改进（RSI）在真实模型研发和生产系统中的最新进展。报告指出，随着头部模型厂商密集披露相关数据，RSI 已从理论探讨进入可度量阶段，AI 在实验执行、代码编写、基础设施优化等环节的自动化率和工作量显著提升。厂商路径呈现多元化，Anthropic 和 OpenAI 侧重任务自动化，Google 推进可验证搜索与策略自改进，Meta 探索持久记忆与自修改，智谱和 MiniMax 分别在推理基础设施和 Research Harness 取得突破。同时，RSI 的进一步扩张仍受到验证器可靠性、长时程自主性、跨轮继承和高层研究判断等约束。投资建议方面，报告看好基础模型厂商、算力需求增长、CPU 侧在多 Agent 交互中的负载提升以及 AI 安全与模型可观测性方向。