AI递归自我改进从理论落地，谷歌OpenAI Meta相继布局，监管议题引发关注_知识

AI递归自我改进从理论落地，谷歌OpenAI Meta相继布局，监管议题引发关注

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2026-07-05 08:30:54

据经济观察报消息，近期，“递归自我改进”（Recursive Self-Improvement，简称RSI）成为AI界关注焦点。所谓递归自我改进，即AI介入自身改进过程，形成“能力提升—研发能力增强—能力进一步提升”的正反馈循环，若该循环持续，AI能力有望实现指数级增长。

此前，RSI仅存在于哲学家与未来学家的思想推演中。2025年起，多家科技企业相继宣称其模型具备一定RSI特征。

2025年5月，谷歌DeepMind宣布，其开发的AlphaEvolve已利用Gemini生成候选算法，通过自动评估和演化搜索筛选更优方案，并将该方法应用于数据中心调度、芯片设计及AI训练流程优化。2026年2月，OpenAI在发布GPT-5.3-Codex时表示，该模型在自身创建过程中发挥重要作用，其早期版本可用于监控调试训练过程、管理模型部署、分析测试评估结果，还能协助研究人员处理训练中的异常问题。不久后，Meta研究人员发布HyperAgents，该系统可对负责修改任务智能体的“元智能体”本身进行修改。

随着AI递归自我改进技术从理论走向落地，与之相关的AI监管议题也逐步引发行业关注。

市场有风险，投资需谨慎。本文为AI基于第三方数据生成，仅供参考，不构成个人投资建议。

来源：市场资讯

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