科技计算机行业：RSI走向真实研发，AI自我改进开始可度量（23页，2026年）

分类：人工智能

标签：人工智能、递归自我改进、RSI、AI研发自动化、基础模型、智能体Agent、算力、AI安全、模型可观测性、华泰证券、科技计算机行业、行业专题

摘要：本报告由华泰证券发布，聚焦人工智能领域的递归自我改进（RSI）议题，系统梳理头部模型厂商将AI应用于真实模型研发与生产的进展，提出RSI已进入可度量阶段。核心事实方面，Anthropic披露截至2026年8月，Claude已在26%的AI研发任务中达到AI主导，超过90%的任务达到AI协作及以上；OpenAI数据显示研究组织中Agent的日均运行时长相当于人类研究人员工作时长的3.1倍，每位活跃实验人员实验数量处于统计以来高位；智谱将RSI用于推理基础设施优化，GLM-5.3-Flash端到端吞吐较初始基线提升约3倍；MiniMax M2.7自主迭代Research Harness后内部评测提升约30%。Google推进算法搜索并让历史探索轨迹影响后续搜索方式，Meta强调跨任务经验积累，SSI关注泛化与持续学习。产业逻辑上，当前AI参与较多的环节集中在实验执行，已覆盖代码编写、实验运行与结果分析，并延伸至AI4S的实验设计与反馈闭环，但高层研究判断自动化程度仍较低。厂商路径可概括为五类：以任务自治指数衡量进度、自动化AI研究员、算法搜索自改进闭环、基于持久记忆的Agent自我改进，以

来源：zuudee | 日期：2026-10-10 | 格式：PDF | 页数：23