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PhAI Labs 於 10 月 12 日發布 RSI-Anything 技術報告，提出用世界模型連線預測、行動與真實反饋的跨領域遞迴自我改進（RSI）框架。在 CodeContests 程式碼修復中，不更換程式碼模型、線上測試預算不變，修復成功率從 26.3% 提升到 31.2%；OSWorld 圖形介面任務成功率相對提升約 18.4%。一個 4B 策略模型經連續五代迭代，實驗室規劃分數從 21.80% 升到 46.01%，略超參考系統的 45.32%；
PhAI Labs 聯合 16 家機構提出科研 Agent 遞迴自我改進框架 DiscoveryRSI，並訓練出 DiscoveryRSI-27B。在把 AI 假設與後續發表文獻對照的評測中，DiscoveryRSI 有 6.3% 的假設找到可用的研究依據，約為 GPT 組 2.5% 的 2.5 倍，Claude Opus 5 組以 2.3% 墊底。兩輪自改進後，241 個留出問題上的假設品質均分從 4.86 升至 5.39，可證偽性從 4.00 升至 6.20。
Anthropic 在修訂版 S-1A 的風險因素中警告，公司可能很快達到其《負責任擴充套件政策》對“遞迴自我改進”（RSI）的定義，即 AI 大幅加速自身研發進展。檔案承認過去曾用 AI 開發新模型而未及時識別能力躍升；但也強調目前沒有任何模型越過該門檻，並承諾在可預見的未來仍保持人類監督。同期披露的財務資料顯示收入快速上漲、支出同步走高。
香港中文大學（深圳）與安菲翁科技提出 DuplexAgent-RSI，讓語音智慧體在全雙工即時對話的同時，把搜尋、推理與編碼任務交給後臺執行。系統以 Policy、Intake、Hold、Worker、Deliver、Memory 六個模組組成協作控制層，並用 Duplex-Harness-RSI 在模擬測試中自動出題、診斷失敗、配對驗證，迭代協作規則。