全球竞逐RSI，华人团队Novix实现规模化闭环

机器之心这篇报道的叙事起点，是 10 月 6 日 OpenAI 公开了 AI 产出的 722 篇数学论文，其中包括准黎曼猜想的相关证明；报道同时引述前 Google 科学家、xAI 联合创始人 Christian Szegedy 的说法，称数学家穷尽一生攀登的险峰，机器可乘飞机直接抵达，数学不是走向终结，而是探索方式的改变。

报道由此提出一个更大的问题：这架飞机能否继续飞向更广阔的科学与工程前沿。报道的答案是，全球 AI 实验室正把目光投向 RSI（递归自我改进），让 AI 不只完成任务，还能参与下一代 AI 的设计、训练与改进，而大多数探索尚处于早期。

报道随即给出自己的核心判断：一支华人团队已经把 RSI 带入了规模化运行。这个判断是全文的支点，也是本文需要重点审视的对象——它究竟是一个已被验证的事实，还是一个由团队自述支撑的主张。

报道称，Novix 由石宇、汤嘉斌等人创立，核心成员来自 Google、微软、Meta、智谱和 Kimi，曾主导或参与 Microsoft Copilot、Kimi K2、AgentOS 和 AutoAgent 等项目。报道把这套机制称为 Co-Evolutionary RSI，即协同进化式 RSI。

按报道描述，在这个回路里，AI 主动提出方向、展开解空间、执行任务并验证结果；专家持续反馈什么是重要的问题、什么证据足以成立、采用怎样的评价标准，以及哪些方向符合自己的审美与长期判断。每一次采用、否决、纠偏和反馈，都会成为下一轮探索的新目标与新标准，并进一步改进系统的任务分解、工具使用、harness 与模型能力。

报道引述汤嘉斌的说法：通用模型倾向于提出近似相同的问题分布，而人类专家的反馈才是决定 RSI 系统在探索人类未知时的种子变量。报道还称，协作沉淀的任务分布、判断标准、失败记录与探索脉络保留在专属空间中，只服务于对应的用户或组织。

需要指出的是，上述机制描述全部来自团队自述与媒体转述，报道没有给出可核验的判定标准，也没有说明「协同进化式 RSI」与既有 AI 辅助科研流程的实质差异。因此，机制层面的说法目前只能视为团队的主张。