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“递归自我改进”（RSI）概念近期在AI领域引发热议，指让AI系统自我训练、自我构建，以实现持续进步。国外如Recursive Superintelligence公司、安德烈·卡帕西的Auto-Research项目等正积极探索，旨在实现AI全自动研究闭环。Google CEO桑达尔·皮查伊则态度谨慎，认为当前尚未达到RSI所描述的加速阶段。 业内将RSI进程分为三级：AI能独立进行研究（足够级）、与人类研究质量相当（对等级）、超越人机协作（超越级）。专家预测，一旦达到对等级，进展可能急剧加速。 国内厂商虽较少公开提及RSI，但已在实际研发中触及相关理念。例如DeepSeek通过算法优化提升效率，百度文心利用强化学习推动模型自优化。不过，在顶尖人才密度和前沿探索上，国内仍处于跟随状态。 RSI面临现实挑战：AI自我生成数据可能导致质量退化（模型坍缩），且其发展依赖无限的算力与开放的全球协作生态，而当前算力成本高企、技术脱钩等因素构成制约。 行业趋势显示，人类正逐步从AI研发链条的各个环节后退。这种自动化进程虽能提升效率，但也可能削弱人类对技术本质的理解与掌控。