用Open-Science开展RSI文献研究并导出研究包

2026年10月19日，X用户Dongxi 东锡 NLP发文称，其使用AIPOCH Open-Science建立了一个递归自我改进（RSI）研究项目，从《What if automating AI R&D triggers an intelligence explosion?》和《The Economics of Recursive Self-Improvement》两份材料出发追踪该反馈链，梳理Reflexion、STaR、SPIN、DGM、AlphaEvolve、Hyperagents、Metaⁿ等五条自我改进路线，整理出23篇核心文献、6项补充来源和47条关联来源的主张。作者说明，项目文件保存在本地，但发给所选模型的必要上下文仍可能离开本机；导入的研究历史保持只读，代码没有自动重跑；此次研究包交接在同一台电脑的两个项目间完成；图表重建另行使用已有Python环境，未复现论文中的模型实验，也未验证跨设备环境恢复。目前进展限于该单次项目实践与作者自述，尚无独立验证或后续跟进报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。