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。
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機器之心● 精選AI 評分75
Einsia AI 發布 EmbodiedEvo，自進化 Coding Agent 登頂 RoboDojo
Einsia AI 旗下 Navers Lab 發布 EmbodiedEvo，讓 Coding Agent 在單個 Playground 場景中通過互動積累程式碼 Skills 與文字 Lessons，凍結經驗後交給新 Agent 在未見場景複用，全程不更新模型權重。在具身評測 RoboDojo 上，它以 45.08 平均分、38.95% 成功率超過所有 VLA/WAM 與 Agent 方法；
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。
機器之心● 精選AI 評分70
超衍智慧發布 35B 模型 Apex-35B-V1.0，21 項評測 18 項超 Flint
清華大學助理教授陳勇超創立的超衍智慧發布首個 35B 模型 Apex-35B-V1.0，基於 Qwen3.6-35B-A3B 做中訓練與後訓練，兼顧程式設計、Agent、問答與科研任務。在 21 項基準中，該模型對同量級 Qwen3.6-35B-A3B 領先 20 項，對 Recursive 的 40B 模型 Flint 取得 18 項領先、1 項持平。FrontierScience 得 40.0 分、PaperBench 60.9 分、HLE 47.2 分，部分專案超過 500B、800B 級模型。
機器之心● 精選AI 評分82
螞蟻開源 AntOmniEvo：讓 AI 自動調優 AI 系統，三個基準全部第一
螞蟻靈矽大模型應用平台團隊開源自動最佳化框架 AntOmniEvo，使用者只需提供可修改的檔案目錄、評估資料、打分標準和系統定義，框架就會驅動 coding agent 在「改檔案—打分」迴圈中 7×24 迭代。核心演算法 Mara Chain 讓未達標的候選帶著診斷記錄繼續修復，配合逐題 Pareto 過濾，避免過早淘汰有潛力的候選。