RecodeX 重构消息，近期Anthropic与OpenAI释放出放慢前沿AI能力推进节奏的信号，科技股与半导体股随之承压，讨论焦点指向递归式自我改进（RSI）命题。MIT博士瞿骜认为，RSI是多条技术路线交汇的结果，2026年AI因编程、上下文管理等能力提升，具备持续做事的条件，自我改进正从概念变为工程问题，但当前仅实现RSI的“局部循环”，大量实践属于持续自我改进，严格意义的RSI仍有距离。他指出，当前AI在任务中积累的经验多停留在上下文与记忆中，未真正进入模型，Reef正尝试将推理阶段的经验接入下一轮学习；不同任务自我改进难度不同，核心在于对“好”的定义差异。行业热议改模型还是改工作框架（harness），瞿骜认为二者应协同进化，未来AI还需具备元认知，自主判断经验的学习方式与改进方向。