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Hinton、Bengio 等 22 位作者聯合發表首篇 RSI（遞迴自我改進）論文《What if automating AI R&D triggers an intelligence explosion?》。論文引用 Anthropic 內部資料：AI 生成獲批程式碼佔比從 2025 年 1 月的低個位數升至 2026 年 5 月的超 80%，Claude 在高層監督下自主完成的 AI 研發工作比例從 2026 年 3 月的約 1% 升到 8 月的 26%。
魁北克大學電腦科學教授 Daniel Lemire 提出 ephemeral testing（臨時測試）：不直接評估自己寫的程式碼，而是讓 AI agent 在其之上臨時搭建一層或多層應用並測試，用完即棄，再根據失敗情況反推底層程式碼品質。它屬於整合測試，區別在於上層軟體完全是一次性的；API 清晰、不變數穩定、報錯有用的庫能讓 agent 快速產出可執行的東西，隱藏狀態、意外預設值或文件不全的庫則會產出一堆補丁和失敗，這些失敗是底層程式碼的證據而非 agent 的問題。
ServiceNow CoreAI 團隊發布 AutoSynthData，用目標模型的失敗案例和更強教師模型的成功軌跡定位能力缺口，再自動生成並驗證新任務用於後訓練。任務由系統規範、使用者提示和驗證器三部分組成，需滿足可行性、真實性與難度要求，驗證器則要求一致、可靠且不繫結單一參考軌跡。團隊在 EnterpriseOps Gym 資料集上演示了該流程，模型提升後課程會轉向仍難完成的任務。
猶他州推出全美首個由 AI 獨立完成問診與開藥的試點專案，無需醫生直接監督。患者訂閱 Nolla Health 每月 4.99 美元的應用並掃描面部，AI 結合病史與個人資訊給出痤瘡嚴重度評分，從八種獲批外用藥物中推薦方案。試點為期一年，僅限輕中度痤瘡：前 100 張處方由醫生稽核，隨後 400 張改由 AI 直接提交藥房、醫生每週回溯，最終階段每月抽查至少 10% 的處方。
Google 等提出 RRSI，用正則化約束 Agent Harness 的遞迴自我改進（RSI）：不鎖死自我修改能力，而是限制每輪同時修改的機制數量、保留進化歷史，並在篩選階段剔除 benchmark-specific 改動和落在噪聲範圍內的漲分。
Google DeepMind 發布一期播客，討論 AI 生成內容日益逼真後如何驗證內容來自人類、機器還是自然。節目介紹內容溯源的作用，並講解不可感知水印如何保護數字媒體與生物設計，時間軸涵蓋水印概念、SynthID、影像與影片、SynthID Bio 及未來韌性等章節。