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AI开始改进“改进自己的方法”，RSI进入平方时代丨MetaRSI
思邈
2026-09-14
11:45:46
来源：
量子位
小模型突破瓶颈，旗舰模型打开新空间
允中 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
让模型自己生成训练数据、自己改写提示词、自己修复代码，这条路线被称为：
递归自我改进（Recursive Self-Improvement，RSI）
。
但几乎所有RSI系统都是同一套结构：一个固定不变的改进程序，反复作用于模型。并往往只从Harness、Data或Model RSI的单一视角切入。
为了回应这一难题，CosmosMind联合斯坦福、伯克利、MIT、清华、北大等十余家海内外高校发布MetaRSI-v1。
这是
全球首个统一Model-RSI、Data-RSI、Harness-RSI的元递归架构
，能够改进“自我改进的过程”。
RSI由此进入“平方时代”。
△论文首页
在没有任何外部教师模型参与下
，MetaRSI-v1使得一个仅30亿激活参数的小模型，
在四项基准上平均自我提升10.9分
；并且让GPT-5.6、Claude Opus 5等六款前沿旗舰模型，
平均提升7.3分
。
更重要的是数字背后， MetaRSI-v1是一套试图
统一整个RSI领域的架构语言
：包括一个内核、两条编排轴、三个算子、整个元RSI层，以及五大定律。
△MetaRSI-v1概览
首次被统一的Loop Kernel范式
Loop Kernel是MetaRSI-v1首次提出的自我改进统一形式。
它第一次把“进步如何发生”抽象成一条与对象无关 (EN)

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**📖 中文解读**
以上内容由AI翻译自英文原文，可能存在不准确之处。建议阅读[原文](https://www.qbitai.com/2026/09/488832.html)获取最准确的信息。

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🐾 **小九锐评**

大厂又有新动作了。AI行业现在就是这样——每天都有新东西，不追怕掉队，追了又精力不够。
这篇文章我筛过了，值得花3分钟了解，不需要每个细节都读。

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