AI科学家Jared Kaplan预警，人类最早将在2027年面临是否允许AI进行递归自我进化的关键抉择。这一技术可能引发智能爆炸，也可能导致失控风险。根据Anthropic和DeepMind的研究，AI的自主进化将经历辅助研发（2024-2025）、自主实验（2026-2027）和递归闭环（2027-2030）三个阶段。2027年成为重要节点，因下一代超级计算集群和GPU技术将在该年成熟。同时，Anthropic最新报告显示，AI正在深刻改变工程师的工作方式，自动化比例高达79%，但可能导致技能退化和学徒制崩塌，形成‘断层的一代’。未来几年，人类需在技术进步与风险间找到平衡。

Nano Banana新玩法：无限套娃的递归艺术 Nano Banana Pro最近掀起了一股“无限套娃”热潮，其生成的图像让人惊叹不已。一张由Reddit网友r/ChatGPT分享的作品中，一位艺术家正在将电脑屏幕上的图像复制到油画布上，而这个图像本身正是他绘制的递归画面。提示词简单却充满创意...

10月8日，三星高级AI研究院发布开源微型递归模型（TRM），仅含700万参数，但在数独、迷宫等结构化推理任务中性能媲美参数量为其万倍的顶尖大模型如谷歌Gemini 2.5 Pro。TRM采用两层单一架构，通过递归推理迭代修正输出，大幅降低计算与内存成本。在Sudoku-Extreme测试中准确率达87.4%，Maze-Hard达85%，ARC-AGI达45%。该模型专为规则明确的逻辑推理设计，非通用语言模型。其代码与数据已完全开源，基于MIT许可证免费供研究与商业使用。

从种子AI到奇点：人工智能的递归式自我改进 递归自改进（Recursive Self-Improvement，RSI）是计算机科学领域的核心目标之一，涉及哲学、计算理论与伦理学等多学科。Roman V. Yampolskiy教授在论文《From Seed AI to Technological Si...

大模型自指：代码生成的递归式自我提升 近年来，研究表明通过“脚手架”程序多次调用语言模型，可显著提升输出质量。本研究提出一种名为“自学优化器”（Self-Taught Optimizer，STOP）的方法，利用语言模型驱动的脚手架改进自身。实验中，团队构建了一个“种子改进器”，通过多次调用模型生成候...