同一周出现的三篇论文，恰好构成递归自我改进（RSI）治理的三根支柱：SEABench 用配对反事实与归因裁判测量「自进化会不会内生地变坏」（安全失败率 43.9% vs 0%）；Audit the Scaffold 用 Lean 4 验证的平稳性二分法回答「自我改进何时必然耗尽、何时可能失控」（改脚手架可扩类不碰权重，冻结权重≠安全）；REUSE 用决策-only 反馈与全历史 union bound 保证「每一次晋升都是真实总体改进」（75 次假晋升→0 次，提升不损）。本精读从「是什么」讲起，拆解三篇的方法机制、评估证据与优势根源，并交叉验证其在 2026 年 RSI 治理浪潮中的位置。
二重奏精读两篇互补论文：hexafuture.ai 的 Self-Evolving Coding Agents 提出物理编码范式，用 Code as World + Code as Policy 双可执行表征与类型化验证器，把编码代理范式迁移到物理世界，在 RoboCasa365 上把成功率从 56.6% 提升到 61.1%；吉林大学与大连理工的 RE-0 用 locate-verify-weight 递归和 LCB 准入，仅凭 3-67 条验证数据把具身 Code-as-Policy 基线从 4-68% 提升到 62-100%。一篇搭系统、一篇做训练，勾勒物理世界自进化智能体的完整图景。
本文合并精读 2026 年 9 月同日发布于 arXiv 的两篇递归自改进（RSI）论文。论文一（Meta AI + UC Riverside）提出 DCE+SRCL：让特权教师在 on-policy 自蒸馏中与学生逐轮共同进化，在 Qwen3-8B 四项数学竞赛基准上取得 65.97% Average@12，较冻结教师的 OPSD 提升 35.62 个百分点，并用固定轨迹探针揭示教师监督退化的机制证据。论文二（中科院计算所）提出演化安全框架：以携带时间历史的安全相关变更为分析对象，建立六种风险表现 × 五类变更载体 × 四层评估单元的分类学与治理原则。本精读各按九部分展开，并以「教师共同进化 ↔ 风险共同进化」的双螺旋视角合并收束：DCE 证明上轮学到的修正行为会经由教师进入下轮监督——这正是演化安全所警告的经验污染与风险继承在能力侧的镜像。
本篇三重奏精读覆盖递归自改进（RSI）方向的三篇最新论文：Env-Rethink 把「文件环境准备」变成可学习目标，用 27B 验证模型让 9 个下游模型在噪声环境平均通过率从 59.4% 提升到 72.7%，并用事件驱动演化生成可验证的更难环境；SWE-PolyVision 构建首个 100% 多图可执行 SWE 基准（92 任务、三种视觉访问模式受控干预），揭示「可得性不等于整合」的 access-to-integration gap；iCoder-27B 则让 Codex agent 在人类只提供可执行 Research Skills 的前提下自主跑完数据/SFT/OPSD/RLVR 全流程，训出 RTLLM 68.0 超越 GPT-5.5 与 Claude-Opus-4.8 的 27B 工业编码模型。三篇合起来勾勒出 RSI 的环境侧、评测侧与模型侧全景。
MIT 与 Sakana AI 的 SIFT 把递归自改进（RSI）编码智能体的最大瓶颈从’生成候选’移到了’验证候选太贵’：用 pairwise LLM-as-a-judge（每次 $0.044）+ 正则化 Bradley-Terry 聚合替代 $6.0 的基准子集评估作为中间信号，在完全解耦的树搜索流水线中让扩展与评估并行。Polyglot-225 上以 DGM 约 1/10 的 CPU 小时拿到 31.1%（Qwen3-30B）/35.1%（o3-mini）全面超越 DGM/HGM/SICA，TerminalBench 2.1 从 29.2% 提到 36.7%。本精读覆盖’便宜排名+昂贵验证’分离范式的机制因果、judge 输入格式的消融证据、与 DGM 谱系的定位对比，以及’把验证成本当一等公民’的通用性灵感。
NVIDIA 联合 NTU/MIT 提出 SoL-Pi：把编码智能体 harness 的效率改进本身建模为跨环境搜索问题，用约 150 个方向、500 个环境、3000+ 次实验、60000+ 次交互的自动研究漏斗，筛选出 Action Fusion、Online Context Compact、ObservationPack、Evidence-Preserving Reducer 四个可复用机制，EdgeBench 上 token 流量降 44.7–49.0%、成本省 1/3 且性能持平，迁移到未见过的 Opus 5 后端仍保留 94.3% 性能。这是 RSI（递归自改进）从’改模型’转向’改脚手架’的代表性工作。
NVIDIA 提出 Agora：把多个自主科研 Agent 的协作记录为 Git 上的 append-only DAG——每个结果/假设/验证都是可 checkout 重跑的不可变 commit。首次持续运行 12 天：13 个无任务分配、无中央规划器的 LLM worker 在权重迁移难题上发布 1,703 项贡献，把评估器从 3.39 推到 1.899 bits/byte，弥合与训练版 GPT-2 差距的 62%；获胜配方 145-commit 谱系跨 15 个账户、165 次独立复现零失败。集体智能不靠规划器，靠记忆基础设施——本精读拆解其设计。
NeoHorse-1 把部署中的模型路由 harness 变成递归自改进（RSI）的数据飞轮：路由层天然记录每次交互的’能力需求预测-实际执行-结果’三元组，这些记录被转化为保留交错推理与工具调用的 user-turn 训练样本，路由分数进一步组织成三阶段课程 SFT 与路由引导的在线策略蒸馏。4B/9B 模型十项基准宏平均分别从 58.94/65.60 提升至 64.87/69.04，路由 harness 数据比公开 Agent 数据平均高 6.26 分。本文精读拆解其数据管线、课程设计、OPD 机制与’评估-选择-更新’闭环为何能成立。
RISE 从模型自身 RLVR 训练轨迹外推合成教师：以当前检查点与滑动锚点的位移放大（β>1）构造未来教师，在 logit 或权重空间实现，教师随学生每轮刷新。OLMo3-7B AIME'24 从 30.2 提至 46.9（+16.7），ALFWorld +9.4、WebShop +10.9 vs GRPO，OOD 不降反升。本文精读’教师从哪来’这一 OPD 根本问题的第一性解法及其递归改进机制。
Meta^n（明尼苏达大学 × 首尔国立大学）针对自我改进系统『实现元深度只有约 2』的天花板，提出固定元操作 Ω 对自身输入递归：Ω 读下层栈的全任务执行轨迹+产生它们的代码栈，写出下一层（策略性预处理器+可调用辅助函数库），深度由收敛决定而非预先设定，进化档案在层链空间搜索。8 个基准族 × 2 骨干上至少一个估计器全面领先先前自改进 agent，ARC-AGI-2 held-out 上唯一非零（0.331 vs OpenEvolve 0.003）；消融显示递归本身贡献 +0.131，其中层间条件化占约 72%；深度角色自发涌现——回滚角色在深度 2 恰为零、深度 3 出现 55%。