一句话：AI 自己改进自己，改进后的新版本，还能继续改进自己，一轮一轮循环升级，这个循环就叫递归自我改进RSI。
拆开讲，不用复杂公式：
普通AI：人写代码、调参数、整理数据，训练出模型。模型训练完，能力就固定了，想要变强，得靠人动手迭代。
RSI递归自我改进
第1轮：AI版本A，分析自己哪里不足，自己想出改进方案、生成训练数据，产出更强版本B；
第2轮：新版本B，再评估自身缺陷，继续优化，生成版本C；
第3轮：C再改进得到D……一轮接一轮，模型改进模型，新版本参与下一轮优化，也就是“递归”。
之前新闻里提到的 MetaRSI-v1 的三类RSI（对应你前面那条新闻）
Model-RSI：模型本身迭代升级（模型改模型权重/架构）
Data-RSI：模型自己生成、筛选高质量训练数据，用来训练下一代
Harness-RSI：模型自动搭建评测、训练整套系统（自动搭建训练流水线）
举个生活化类比
普通AI：老师不断出题、批改、备课，把学生教厉害。学生自己不会备课出题。RSI AI：学生学会之后，自己给自己出题、批改、找到弱点，培养出更强的自己；变强后的新学生，再继续这个流程，持续精进。
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