TheseusLabs 发布 RSI 五级框架：72 家实践拆解递归自我改进路线图
机器之心 · wechat · 2026-09-14
前沿研究机构 TheseusLabs 联合清华大学、字节跳动、面壁智能、小红书、上海 AI Lab 等机构发布报告《The Last AI Built by Humans》，基于 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、Meta、腾讯混元、字节 Seed 等 72 家团队的公开实践，首次把 RSI（递归自我改进）拆成可分级、可度量的路线图，发布 10 小时海外浏览破百万。
报告提出两个核心工具：一是 Headroom-Closed Index（HCI）能力余量闭合指数，汇总 2023–2026 年 10 大领域 393 组模型与基准观测，发现前沿数学 HCI 已达 86.4，但工具调用 Agent 仅 39.9、软件工程 52.6——模型在标准化考试上接近天花板，真实任务执行差距仍大；二是 RSI 五级自主权框架，从 L1 执行自主到 L5 递归继承自主，并指出目前大厂多处于 L1–L2，L5 仍属愿景。按 0.22 的填补效率系数测算，RSI 若成熟，工具 Agent 或能从 39.9 提升到 86.8，剩余空间最大的领域杠杆最强。工业实践已现信号：Humanlaya 四轮反馈驱动更新把缺陷率从 9.0% 降至 3.7%，面壁智能 ForgeStencil 实现 1.15–1.9 倍加速，小红书推荐精排提升约 7%。报告同时强调 L5 需通过可衡量、可保持、可迁移、可回滚四问验证，反馈成本与可验证性决定各领域 RSI 进度。
所属事件:33位中外学者发75页论文：通向递归自我改进路线图(14 条相关)→
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