谷歌DeepMind，已经破解RSI?

近日，一则重磅传闻在AI社区引发轩然大波：谷歌DeepMind已经实现了被视为通往超级智能关键路径的递归自我改进（RSI）技术。从社交平台的藏头庆贺，到疑似内部资料流出，相关线索正在不断拼凑出这一事件的全貌。

隐晦庆贺暗藏RSI玄机

9月11日晚，知名爆料账号lyra在社交平台向Google DeepMind发送祝贺内容「huge congRatulationS Indeed!」，其中被刻意大写的R、S、I三个字母恰好拼成RSI缩写。这条内容最初并未引发太多关注，直到后续爆料不断流出，网友才意识到这是一条指向性极强的暗示。

疑似内部模型列表流出，谷歌紧急收回密钥

随后，账号Lentils贴出一张疑似谷歌内部模型列表截图，列表中出现了名为「rsi-model-liverl-le」的模型条目，同时声称谷歌内部设置了从00到09编号的共10个同系列专属训练槽位，不过该截图并未获得官方证实。传闻发酵后，谷歌反应迅速，当晚就紧急收回了一批相关API密钥，但截至发稿，谷歌和DeepMind双方均未对传闻作出任何公开回应。

官方发布文早已埋下RSI暗示

翻看谷歌近期的官方动态，其实早已有迹可循。近六周内，谷歌连续发布了三个Gemini Flash大版本更新，迭代间隔仅为三周，远快于传统AI模型的研发节奏。其中3.8 Flash在HLE-Verified基准测试中拿下了54.9%的成绩，Cyber版本在真实漏洞挖掘任务上的成功率更是突破70%。而传统AI研发流程需要经历「人工训练-人工评估-人工再训练」的循环，单轮周期往往起步就是一个季度，如此快的迭代速度显然不符合传统研发逻辑。
更关键的是，谷歌在官方博客中埋下了核心线索：「这些模型的进展，进一步被长时间运行的智能体循环所加速。这些循环被设计用来递归地评估和精炼底层模型。」这句话被外界普遍解读为谷歌已经跑通了RSI技术路径，并利用该技术加速了Gemini模型的迭代。
DeepMind研究员姚顺宇曾公开评价，这样的进展对普通模型迭代只是一小步，但对RSI领域而言是巨大的飞跃；研究RSI智能体的DeepMind研究员Sicong Jiang更是直接断言，这就是RSI飞轮开始产生复利效应的样子，更多里程碑将快速落地。DAIR.AI创始人elvis也认为，这是递归自我改进飞轮的早期成果。
此外，路透社8月的报道曾提到，谷歌联合创始人Sergey Brin已要求DeepMind加快Gemini研发进度，重点推动递归自我改进技术落地；DeepMind今年6月发布的《从AGI到ASI》报告中，也将「递归改进」列为AGI走向ASI的四条必经之路之一。

AnthropicCEO放话印证RSI已在行业落地

就在传闻发酵之际，Anthropic CEO突然公开宣布，全行业包括Anthropic自身，RSI已经在各处开始发生。这一表态让最初爆料传闻的网友Chubby更加确信传言属实：RSI已经被实现了。
作为AI圈苦等二十余年的关键技术，RSI的核心逻辑包括：

• 让AI系统自主修改自身的训练代码、方法和模型架构，迭代出性能更强的下一代模型
• 再由下一代模型继续完成自我修正，形成循环迭代
• 一旦跑通，AI研发将进入自我加速的循环，研发周期可从季度级压缩到周级甚至天级
• 被全球AI研究者普遍视为通往超级智能的最关键路径之一