量子位AI 評分40
通研院孵化團隊做 RSI 個性化 AI，用 LoRA 承載專屬能力
北京通用人工智慧研究院體系孵化的通衍靈智公布 RSI（遞迴自我改進）個性化 AI 路線：在共享基礎模型之上，用輕量 Personal LoRA 承載個人與企業的專屬能力。Evaluator 先按使用者標準篩選業務反饋，只把反覆出現的模式用於增量更新；更新後要與舊版本在同一批任務上對比，退化就回滾。
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機器之心● 精選AI 評分75
昇騰 RL 訓練系統 ASP 入選 NeurIPS，生成吞吐最高提升 222%
深圳市大數據研究院與華為聯合研發的 ASP 成為首個被 NeurIPS 接收的國產昇騰算力 RL 訓練加速系統，它通過離線長度預測、長度同質的 minibatch 劃分與負載均衡分組排序，消除多例項非同步 rollout 的 padding、skewness、sorting 三類氣泡。
機器之心AI 評分50
通衍靈智提出 RSI 閉環，用 Personal LoRA 做模型層個性化
通衍靈智提出以 RSI（遞迴自我改進）為核心的個性化路線：在共享基座模型上用輕量 Personal LoRA 承載個人、專案與企業的專屬能力，而非重訓基座。RSI 以 Accept/Reject、Code Review 等真實反饋訓練 Evaluator，篩選正負樣本後增量更新 LoRA，驗證失敗則回滾。
Apple Machine Learning ResearchAI 評分58
RLTL;DR：讓模型從失敗中自寫反饋實現自我改進
論文提出 RLTL;DR 方法：在可驗證獎勵強化學習（RLVR）中，當任務難到模型幾乎無法成功、又沒有教師模型或範例解可蒸餾時，讓策略在每次失敗後檢視驗證器輸出，並自行寫出一條 TL;DR 式反饋，下一次 rollout 以此為條件。該方法面向自我改進場景，替代只最佳化成功嘗試的常見做法。
r/LocalLLaMA top of the dayAI 評分71
Hugging Face 發布多 harness RL 訓練指南
Hugging Face 後訓練團隊發布了一份多 harness 強化學習指南，介紹如何用 TRL 和 Harbor 等開源庫在不同 coding harness 中訓練開放模型。團隊稱，針對當前各人自建 harness（如 Pi 加擴充套件）的現狀，該方案給出了用任意開放模型在自訂 harness 上取得最佳效能的配方。指南已發布在 Hugging Face Spaces 上，作者歡迎反饋。
Hacker News front page● 精選AI 評分80
RL 後訓練 4B 模型即時駕駛飛行跑車，90% 成功率勝過 GPT-6 Astra
有人用物理模擬搭了個飛行版特斯拉 Roadster 的強化學習環境，測各家大模型能不能即時把車飛起來，結果經 RL 後訓練的 4B 小模型即時落地成功率 90%，主流大模型即時成功率為 0。車每 0.2 秒要一個新指令，而 DeepSeek V4.1 Flash、Nemotron 3.5 Super、Muse Spark Open、Beam 1.0 和 GPT-6 Astra 單次回覆要 1 到 6 秒，全部墜毀；
機器之心AI 評分42
OpenAI 將 RSI 列為戰略目標，MemoraX 展示記憶驅動自進化
OpenAI 於 9 月 21 日發布官方戰略宣告，把自動化 AI 研究員與遞迴自我改進（RSI）列為下一階段重要目標，並計劃在 2028 年 3 月前打造真正的自動化 AI 研究員；Anthropic 同期披露，截至 8 月 Claude 已在約 26% 的內部 AI 研發工作中承擔主導角色。
Hacker News front page● 精選AI 評分84
Ripple-65B Preview 發布，登頂美國開放權重 agentic coding
Ricursive Intelligence 發布 Ripple-65B Preview，稱其在美國開放權重模型中 agentic coding 排名第一，TerminalBench 2.1 得分 80.52，高於 Reflection Beam 501B（80.1）、Meta Muse Spark Open 816B（76.4）等更大模型。
Hacker News front pageAI 評分62
互動式筆記網站講解 RLHF、LoRA 與 LLM 評測
一份互動式筆記上線，讀者通過修改輸入，就能觀察 Attention、強化學習、RLHF 與 LoRA 這些概念的變化。評測部分從「82% 是否真的比 80% 好」講起，涵蓋 exact match 與 F1、precision/recall、nDCG@k、pass@k、LLM as judge、成對偏好與 Elo、人工一致性與 kappa，並延伸到 RAG 評測、agent 評測、線上 A/B 測試以及資料汙染與 Goodhart 陷阱。
Latent SpaceAI 評分51
Latent Space 專訪 MIT Alex Zhang：談 RLM 與 agent 叢集
Latent Space 播客本期嘉賓為 MIT 的 Alex Zhang，他是 Recursive Language Models（RLM）的作者，也是 GPU Mode 社群成員。
機器之心● 精選AI 評分76
Google 等提出 RRSI，給 Agent 自進化加正則化
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。
機器之心● 精選AI 評分80
復旦等提出 ReTerm，讓終端 Agent 從自身失敗中學習恢復
復旦大學、香港中文大學 MMLab 與上海交通大學提出 ReTerm，讓 Code Agent 在自己造成的失敗現場獨立嘗試恢復，再以恢復成敗作為強化學習訊號，形成失敗驅動的遞迴自我改進閉環。ReTerm-9B 在 Terminal-Bench 2.0 上從 20.2% 提升到 34.8%，SWE-bench Verified 從 45.2% 升至 58.4%，OpenThoughts-TBLite 從 44.2% 升至 60.6%，三項均提升超過 13 個百分點。
機器之心● 精選AI 評分80
上海創智學院發布 801-30B，公開首份預訓練級 RSI 報告
上海創智學院與新序智慧開源 801-30B base 模型，並公開首份預訓練級 RSI 的完整技術報告與輕量 SFT 資料。團隊用時不到三個月從零訓練，13 項基礎評測平均分 73.13，與 Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B（73.07）持平，領先 Qwen3-30B-A3B（66.16）。同一份 SFT 資料微調後平均分升至 81.34；僅做 6B tokens 輕量 SFT 的版本在四項 agent 評測上平均 58.4。
機器之心● 精選AI 評分67
PhAI Labs 發布 RSI-Anything，用世界模型實現跨領域遞迴自我進化
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%；
量子位● 精選AI 評分86
Hinton、Bengio 等 22 位作者發首篇 RSI 論文，討論智慧爆炸
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%。
機器之心● 精選AI 評分80
Recursia 零樣本長時機器人操作超輝達 ASPIRE 最高 15.1 個百分點
研究團隊提出具身 RSI 系統 Recursia，通過內外雙層迴圈讓機器人從執行經驗中改進共享執行棧，在 LIBERO-Pro Long 零樣本長時操作的位置/任務擾動下成功率達 28.4%/53.4%，比輝達 ASPIRE 高 5.8/15.1 個百分點。共享棧分為工具、技能、交接、驗證四層，候選修改需經通用性檢查、機制測試及父子版本配對比較。
Ars Technica AIAI 評分66
Meta 新版商業條款刪去 train 一詞，回應 AI 抓取爭議
Meta 從其 10 月 30 日生效的“精簡版”商業服務條款中刪掉了“train”（訓練）一詞，以平息批評。此前法律專家警告，該條款似乎允許 Meta 無限抓取商家主頁所連結的網站內容用於 AI 訓練，從而可能省下向新聞機構支付的數百萬美元授權費。Meta 發言人確認，條款措辭修改後並未通知使用者，這可能在政策生效前加劇困惑。
機器之心● 精選AI 評分68
OpenRSI Index 上線：讓智慧體改進 Qwen、Marin 等開源訓練方案
OpenRSI Index 正式發布，這是一個用真實開源研究專案出題、檢驗科研智慧體能否改進人類訓練方案的評測基準。任務取自 Marin、Qwen、GPIC 等專案，覆蓋預訓練、後訓練與影像生成，單次執行算力從 5,815 到 20,864 H100·小時。智慧體在工作區反覆實驗，提交後凍結快照交由獨立評測環境驗收，原作者方案在同一環境重跑作為對照，篡改獎勵、洩露評測資訊或超預算計零分。
Hacker News front pageAI 評分36
一位 Ruby gem 作者歸檔全部倉庫，稱不再為 LLM 餵養的社群寫程式碼
一位 Ruby gem 作者把自己所有 gem 的原始碼歸檔，明確表示不再繼續開發。他稱 Ruby 語言本身現在已大量由 LLM agent 開發，Matz 正把 Ruby 重新定位為供 LLM 生成程式碼的「AI 時代程式語言」，並認為 LLM 需要攝取更多人類寫的高品質 Ruby 程式碼；同時 Rails 由他不認同的維護者掌控。他不願再為一個被大公司免費開採、用於餵養那些反過來汙染公共程式碼庫的機器的公共資源做貢獻。
機器之心● 精選AI 評分65
Manifold AI 的 R²SI 登頂 RoboDojo 榜，超越 GPT-6-Astra
Manifold AI 流形空間的 WorldScape R²SI 框架在機器人學習基準 RoboDojo 的 Agent Track 登頂，超過 GPT-6-Astra 與輝達 GR00T-N1.7。該框架由內外雙層 Agent 組成，內層執行任務，外層跨輪次復盤、修訂 Skill 並訓練 reactive model（WSP）。在 push_T 任務中，動作步數從首輪 723 步（超出 600 步預算）降至 596 步，再降至 389 步，降幅約 35%。
機器之心● 精選AI 評分73
復旦團隊系統比較滑窗與線性注意力混合架構，提出 SWLA 免訓練外推
復旦大學與上海創智學院 OpenMOSS 團隊在 376M、776M、1B、3B 四個規模上，系統比較了 RoPE/NoPE 全注意力與滑窗注意力、GLA/GDN 門控線性注意力的混合架構。結論是滑窗混合（SWA-NoPE）長度外推更強但長文續訓偏弱，線性混合（GLA/GDN-NoPE）正好相反，團隊稱之為蹺蹺板效應與沒有免費午餐效應。
TechCrunch AI● 精選AI 評分83
Anthropic 警告即將觸及 RSI 閾值
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。
Apple Machine Learning ResearchAI 評分53
RISED：多環境 agent 訓練的評分標準與自蒸餾方法
論文提出 RISED，用評分標準（rubrics）驅動多環境 agent 訓練的 prompt 組選擇與自蒸餾。作者指出現有課程與資料選擇策略多在環境層面分配訓練，或只依賴區域性 reward 訊號，沒有顯式利用不同環境當前 rollout 之間的關係來挑選 prompt 組。同時各環境學習速度不一，同一 batch 內會並存全失敗與全成功的 rollout 組，這批資料無法獲得 group-relative 獎勵訊號。
OpenAI News● 精選AI 評分66
OpenAI 將遵守 robots.txt 統一 AI 訓練偏好訊號
OpenAI 宣布將遵守 robots.txt 中一項通用的 AI 訓練偏好訊號，網站運營方一次表達意願，即可同時傳達給多家參與的 AI 提供商。此前網站需逐一識別各家爬蟲並分別維護規則，這項自願性機制可減少重複工作。OpenAI 稱將在未來幾個月內實施，屆時再公布細節；新訊號不會取代現有的 robots.txt 爬蟲控制，原有規則繼續有效。該訊號源自 IETF AI Preferences 工作組，OpenAI 與其他參與方在當天共同發布了這一宣告。
機器之心● 精選AI 評分77
小紅書與復旦 DR-Rubric 被 NeurIPS 2026 接收
小紅書與復旦大學等機構提出的 DR-Rubric 已被 NeurIPS 2026 接收，論文與程式碼公開。該方法先讓模型圍繞任務做多輪檢索收集證據，再把證據轉成原子化、可逐條檢查的評分細則，作為 GRPO 的獎勵訊號，已在小紅書業務中實際使用。六個基準上每輪僅用 1000 條 RL 資料即取得有競爭力的表現，其中 GPT-5 生成的細則在 ResearchQA 達 73.7、DeepResearchBench 達 43.0；
機器之心● 精選AI 評分76
阿里千問 TRACE 讓 FP4 強化學習 Rollout 最高提速 5.4 倍
阿里千問與俄亥俄州立大學提出 TRACE，用 Rollout 側真實 FP4 量化結果指導訓練側舍入方向，在四個 Qwen MoE 模型上把聯合 FP4 權重啟用與 FP4 KV Cache 的 RL 效能拉回 BF16 水平。Qwen3.5-35B-A3B 平均分 75.3，高於 BF16 Rollout 的 74.9，遠超普通 QAT 的 59.6 和 QUADS 的 68.8；128K 輸出長度下解碼吞吐最高提升 5.4 倍，端到端 RL step 僅增約 7.4% 開銷。
機器之心● 精選AI 評分79
蘋果與 CMU 提出 SSR：Agent 推理改為做選擇題，每輪延遲降超 90%
蘋果與卡內基梅隆大學提出 SSR 框架，讓多模態搜尋 Agent 不再逐 token 生成自由形式推理，而是從 6 條預定義推理選項中做選擇題。在 7 個多模態搜尋 benchmark 上，每輪推理延遲降低超過 90%，每題總推理延遲降低 28–54%，p95 推理延遲僅 0.07 秒；4B 模型平均成功率 61.37%，與同規模 SOTA 持平，2B 達 51.26%。推理選擇由模型自身打分完成，不需要額外分類頭，也可跳過 SFT warm start 直接接 RL 訓練。
機器之心● 精選AI 評分77
人大高瓴與百度等開源 LoopVL：迴圈 Transformer 擴充套件到視覺語言模型
人大、百度、清華等機構開源視覺語言模型 LoopVL，把迴圈 Transformer 擴充套件到多模態：僅 1B 語言主幹、0.14T 訓練 token，就在 MMMU-Pro、MathVision 等評測上追平或超過用約 36T token 訓練的 Qwen3.5-2B、InternVL3.5-2B。模型以 32 層引數展開 128 次層呼叫（H2L3×2），影像只編碼一次，後續迴圈持續更新視覺—語言狀態；
Hacker News front pageAI 評分49
Rich Hickey：LLM 不是工具，而是自動化
Rich Hickey 發表短文《'AI' Is Not a Tool》，主張 LLM 不是可被揮舞的工具，而是自動化：它自行行動，使用者只發出請求，沒有持續控制，也沒有感官反饋。他以用 LLM 讀論文為例，指出是它讀了而不是你讀了，讀者因此錯過學習寫作、組織論證、發現細節乃至學習思考的機會。他強調工具不會失控或叛變，而自動化有著與工具不同、忽視不得的固有屬性。
機器之心● 精選AI 評分77
OpenAI 用新架構 GPT-Rosalind 驅動數千智慧體，32 分鐘解析小鼠全腦 CRISPR 圖譜
10 月 21 日，OpenAI 聯合 PerturbAI 與 Scripps Research 公布：由新架構 GPT-Rosalind 驅動的數千個 AI 智慧體，在 32 分鐘內解析了約 772 萬行的小鼠全腦 CRISPR 擾動資料集，同類工作人類研究者需數月到一年。分散式叢集合計引用 700 餘篇文獻，而單智慧體受上下文視窗限制平均僅引用 11 篇；盲法專家比較中，75% 更偏好分散式報告。