从记忆到自进化：Agent 走向 RSI 的关键一步
MemoraX 提出：RSI 真正卡住的地方不是模型会不会干活，而是上一次的经验能不能变成下一次的起点——于是把记忆拆成「写入（可学习的策略）/ 迁移（内容与访问结构解耦）/ 反馈优化（记忆贡献归因）」三段，用 Agentic RL 训练一个专用记忆模型，在长程 Coding、金融分析、IMO…
递归自我改进
刚刚，智谱首个 RSI 成果发布，10 万国产卡用 GLM 造 GLM
智谱创始人、首席科学家唐杰公布：GLM-5.3-Flash 的全部生产推理跑在超过 10 万张国产 AI 加速器上，从首次跑通到承载全部生产流量不到两周，端到端吞吐提升到初始基线的 3.2 倍——而完成大部分优化工作的不是 infra 团队，是一个由 GLM-5.3 驱动的 Infra Age…
号称人类造的最后一个 AI 要来了，刷屏全网的 RSI 是什么
APPSO 梳理新热词 RSI（递归自我改进）：AI 自己写代码、跑实验、改训练流程，再传给下一代模型。文章上半部分介绍上交/清华/字节/上海 AI Lab 等合著的预印本《The Last AI Built by Humans》提出的 RSI 五级自主性（L1 执行改进方案 → L5 改进机…