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llama.cpp 發布建置 b11526，主要修復 Vulkan 後端 rms_norm 工作組數量溢位（#30145）。該版本繼續為 macOS/iOS、Linux、Windows、Android 與 openEuler 提供多後端建置，覆蓋 CPU、Vulkan、CUDA 12/13、ROCm 10.0、OpenVINO、SYCL 以及驍龍平台的 Adreno GPU 與 Hexagon NPU；
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。
llama.cpp 發布 b11498，修復 CUDA 後端 norm 系列核函式在 ne[2]/ne[3] 超過網格維度上限時的問題（PR #28175）。該版本建置產物覆蓋 macOS/iOS、Linux、Android、Windows 與 openEuler，後端含 CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、SYCL、OpenVINO 等；
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。
華人團隊 Novix 把 RSI（遞迴自我改進）做成規模化閉環，成立半年已服務 20 萬名專家，覆蓋 40 多個國家和地區、500 多所高校及科研機構。團隊由石宇、湯嘉斌等創立，核心成員來自 Google、微軟、Meta、智譜和 Kimi。
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%。
論文提出 Normalizing Trajectory Models（NTM），把擴散模型的每個反向步建模為表達力強的條件歸一化流，並支援精確似然訓練。擴散取樣通常依賴大量細小的高斯去噪步，壓縮到少數粗粒度轉移時該假設不再成立；此前的少步方法用蒸餾、一致性訓練或對抗目標解決，但都放棄了似然框架。架構上，NTM 在每步內組合淺層可逆塊與深層並行結構。
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。