AI开始改进“改进自己的方法”，RSI进入平方时代丨MetaRSI
AI开始改进“改进自己的方法”，RSI进入平方时代丨MetaRSI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）。
来自主题: AI技术研报
10583 点击 2026-09-14 15:30
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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）。
大语言模型智能体正越来越多地进入长期陪伴聊天这类场景 —— 不再答完一个问题就走，而是和用户处成一段长久的关系。
理解生成统一模型（Unified Multimodal Models, UMMs）正在成为多模态模型的重要发展方向。相比传统的理解模型 + 生成模型，UMM 希望在同一个模型中同时完成视觉理解和图像生成，让文本和图像能够在统一上下文中被理解、推理和生成。
MiniMax H3 的服务是一个系统问题。一个请求要经过一个庞大的 Qwen3-VL 编码器、一个长序列的音视频 DiT、相互独立的视频与音频 VAE、设备与进程的边界，最后还要完成 H.264/AAC 的封装。只优化 DiT，其余环节的时延依然留在那里。
过去一年，具身智能的技术迭代明显加快。VLA、世界模型持续演进，强化学习重新成为机器人学习的重要技术路径，Sim2Real加速从仿真走向真机，全身控制能力也在快速突破。
如今的 AI 已经能顺畅地帮你写代码、跑实验、做评估。算法工程师的每一天，几乎变成了：让 LLM 整理昨天的实验结果，让 LLM 实现新想法，让 LLM 监控实验运行…… 似乎只需把需求告诉 AI，它就能完成大部分算法工作。
清华大学与北京邮电大学联合提出物理引导扩散模型Channel-Diff，将传播模型、阴影遮挡与多径几何嵌入条件扩散模型，实现无线信道多尺度RSRP预测，在两套真实数据集上相较次优方法分别取得37.19%和25.15%的综合性能提升。
清华大学AI Agent课题组提出加速扩散语言模型单元测试生成的框架DiffuTester，通过抽象语法树动态挖掘多个测试用例间的共享结构模式，在解码过程中保留相关token，在保持测试覆盖率的同时实现最高约2–3倍加速，相关论文已被EMNLP 2026接收。
openJiuwen首发双维度RSI框架，在WorkSwarm蜂群办公智能体上落地Harness与Artifacts双维度优化，支持科研论文和算法程序两类交付产物迭代，并依托昇腾算力亲和能力降低多轮优化的时延与资源开销。
北京航空航天大学与新加坡南洋理工大学联合在Nature子刊npj Robotics发表PhyFilter模块，借助机器人实时状态反馈与物理微分结构在线修正学习残差，使仅在平地仿真训练的策略可直接跨越石板路、草地、沙地与碎石路等多类未见真实地形。