DiscoveryRSI：递归自我改进生成科学假设

2026年10月20日，X 平台用户 Elvis Saravia（DAIR.AI）发帖介绍论文提出的 DiscoveryRSI 方法：将递归自我改进（RSI）用于生命科学四个领域的科学假设生成。据该帖，其 27B 模型生成的假设有 6.3% 与训练截止后发表的研究相符，而 GPT-6 为 2.5%、Claude Opus 5 为 2.3%。上述命中率数字与对比对象均来自该帖转述的论文结果，帖文未说明评测的具体领域划分、样本规模与判定标准。目前事件进展限于该方法被提出及上述对比数据公布，尚无独立复现或后续跟进报道。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。