<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>RSI on MessageDaily</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/tags/rsi/</link><description>Recent content in RSI on MessageDaily</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 12 Sep 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://inkeast.github.io/MessageDaily/tags/rsi/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>The Last AI Built by Humans 精读：RSI 五级自治框架与“结构递归 vs 有效递归”的证伪标准</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-09-12-rsi-survey-last-ai-built-by-humans-paper-reading/</link><pubDate>Sat, 12 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-09-12-rsi-survey-last-ai-built-by-humans-paper-reading/</guid><description>Theseus Lab 32 人团队（含清华/上交，腾讯混元等六家工业案例）发布 RSI 系统综述：以改进闭环为分析单元、L1-L5 自治分级框架，用 HCI 指数量化 2023-2026 能力轨迹（工具 Agent 39.9 vs 数学 86.4——交互能力 headroom 最大），区分“结构递归”与“有效递归”，并给出安全继承/自治归因/可靠验证三大挑战的判定标准。</description></item><item><title>RSI比Coding Agent大得多：对话田渊栋，递归自进化为什么是阶段式突破而非渐进攀升</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-08-07-tian-yuandong-rsi/</link><pubDate>Fri, 07 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-08-07-tian-yuandong-rsi/</guid><description>前Meta FAIR研究员田渊栋创立Recursive Superintelligence（A轮6.5亿美元，估值46.5亿美元）后首次系统阐述RSI：它比coding agent大得多、难得多；完全自动化不会很快发生，递归会先发生；智能发展是S型曲线而非scaling law的平滑攀升，这恰恰给了初创公司窗口。他们的第一阶段成果在算子优化、NanoChat训练和NanoGPT SpeedRun三个方向取得SOTA，用一套通用系统击败了专业GPU团队。田渊栋认为AI终将从炼金术变成化学，可解释性是少数派但正确的路。</description></item><item><title>特修斯之船：Kimi K3如何把Transformer的零件全部换掉，还能逼近前沿</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-08-06-kimi-k3-tech-report-deep-dive/</link><pubDate>Thu, 06 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-08-06-kimi-k3-tech-report-deep-dive/</guid><description>月之暗面K3是首个达到3T级别的开放权重模型，其47页技术报告揭示了一种&amp;quot;特修斯之船&amp;quot;式的架构哲学：注意力改成了线性+全局混合（KDA+MLA），残差变成了深度方向的Attention，FFN变成压缩空间的稀疏专家，甚至连位置编码都几乎被删掉。RadixArc创始成员赵晨阳和华盛顿大学博士生曾志远分别从Infer和算法两条线拆解K3：线性注意力在2.8T规模上实现了6.3倍解码加速，Quantile Balancing路由是3T稳定训练的关键之一，MOPD让九个领域专家模型高效合板，而KDA（Kernel Development Agent）证明RSI已在kernel优化领域高速运转。核心判断：权重只是一次训练的产物，环境才是能反复产出下一代权重的护城河。</description></item><item><title>2026 Q2 AI季报：RSI从科幻走向创业赛道，Coding战场大洗牌，强者愈强的未来</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-07-22-ai-q2-review-rsi-coding/</link><pubDate>Wed, 22 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-07-22-ai-q2-review-rsi-coding/</guid><description>2026年Q2 AI季报深度解读：Anthropic与OpenAI的模型竞争进入新阶段，GPT 5.6与Claude Maestro/Phable正面交锋；RSI（递归自进化）从科幻概念变成明确的创业方向，Recursive、Miranda等公司涌现；Cursor以600亿美元天价被收购；中国开源模型&amp;quot;四杀&amp;quot;引发全球关注；Anthropic的Cloud Tag与OpenAI的Record and Replay重新定义AI交互。本文基于播客全文转写整理，涵盖竞争格局、RSI、机器人、智能扩散、交互创新和公司动态。</description></item></channel></rss>