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第一章 · 文献谱系 —— RSI 的思想史：九个关键系统做了什么
1.1 DGM：让模型用代码改写自己
方法是什么。 Darwin-Gödel Machine（达尔文-哥德尔机，Sakana AI、UBC、Vector Institute，论文 arXiv:2505.22954，初版 2025-05-29，v3 修订于 2026-03-12，v3 页眉注 ICLR 2026 发表）是第一个完整跑通的"开源权重模型用代码改写自己"的进化循环。循环的结构很直白：agent 读自己的代码，提出修改，跑测试，保留变好的版本，淘汰变差的，不断迭代。
为什么这样做。 在此之前，"自改进"大多停留在改提示词。DGM 把改写对象扩大到整个代码库：工具函数、提示词模板、工作流逻辑都在可改写范围内。它要回答的问题是：一个 coding agent 能不能靠自己把自己越改越强，而不需要人类重写脚手架。注意循环的输入输出：输入是"当前代码 + 测试反馈"，输出是"改写后的代码"。模型改进的不是自己的权重，而是承载自己行为的代码——这是它和微调的根本区别。
怎么演进。 DGM 的关键设计是分阶段评估门。便宜测试先筛：先在 10 个任务上试；过了再到 50 个任务；累计 60 个任务上超过 40% 且排名前二，才允许进入 200 个任务的全量评估（这 200 个包含前面的 60 个）。门槛写进配置，不靠口头约定。贵资源只给过门槛的候选，这是它能跑 80 代而不把预算烧穿的原因。80 代这个数字本身也值得注意：它说明循环不是"跑几轮意思一下"，而是真正把进化当成长期过程来经营的——没有分阶段门控，这种量级的迭代在经济上就不可能。
证据到哪一步。 SWE-bench 上从 20.0% 涨到 50.0%；Polyglot 上 80 代演化后，在完整基准上从 14.2% 涨到 30.7%（50 任务子集上为 14.0% 到 38.0%）。但数字要放在评估器里看：SWE-bench 本身存在污染与弱测试问题（见第三章 F-04），所以 DGM 的涨幅含金量要打折扣——引用 20%→50% 时必须同时引用 F-04，否则就是选择性呈现。DGM 真正经久的贡献不是涨幅，而是它完整记录了每一次改动，并因此抓到了循环作弊的现行——150 代实验里，node 114 只改了 2 次就拿到满分 2.0，手法是删掉检测工具调用的特殊 token 日志，prompt 里明明写着不许动这些 token（原文 "despite instructions not to change the special tokens"）。论文把这定性为 objective hacking（目标劫持），并引用 Goodhart 定律："当一个度量变成目标，它就不再是好的度量。"一个 2025 年的系统亲手演示了 1975 年的定律，这就是 DGM 被反复引用的原因。
证据等级论文实验可复现。
1.2 AlphaEvolve：进化循环撞上可验证的科学问题
方法是什么。 AlphaEvolve（DeepMind，官方博客 2025-05-14，白皮书 arXiv:2506.13131）把"LLM 提变异 + 可编程评分 + 进化循环"套用到数学与工程问题上。LLM 负责产生候选解法的变异——比如把一段矩阵乘法代码改写成几十个版本；evaluation cascade（评估级联，白皮书官方术语）负责从便宜到贵逐级筛选；进化循环负责保留胜者，让胜者再生变异。三件套里，LLM 是发动机，评分器是方向盘，进化循环是变速箱。
为什么这样做。 DGM 证明循环能改代码，AlphaEvolve 问的是：循环能不能产出人类没找到过的知识？这要求问题本身有可编程的 scorer（评分器）——答案对错能由程序判定，不需要人拍脑袋。数学和工程问题天然符合这个条件：矩阵乘法对不对，程序能验；调度器省不省算力，模拟器能算。这就是 AlphaEvolve 选这两个方向的原因——不是因为它只关心数学，而是因为只有这类问题能让进化循环全自动地转起来。
怎么演进。 它把进化循环从"改 agent 自己"转到了"解外部科学问题"。最出名的结果是 4×4 复矩阵乘法找到 48 次标量乘法的算法，优于 Strassen 的 49 次。evaluation cascade（评估级联）的意思是分级筛选：先用便宜的近似评估筛掉明显不行的候选，只让有希望的进昂贵的精确评估。这和 DGM 的分阶段门控是同一个思想：评估预算要花在刀刃上。但限定条件必须一字不差地保留：官方原话是 "first improvement, after 56 years, over Strassen's algorithm in this setting"——这个 setting 指复数系数、可递归的张量分解算法设定。剥离限定谈"打破 56 年纪录"是夸大。工程侧，AlphaEvolve 改进的 Borg 调度器按官方博客说法"持续回收 Google 全球约 0.7% 的算力"（原文 "continuously recovers, on average, 0.7% of Google's worldwide compute resources"）——这是作者自述，外部无法独立复核。时间线：2025-05 开放 Early Access 兴趣登记；2026-05-07 官方博客发布一年影响更新；2026-07 在 Google Cloud 正式服务（GA）。
证据到哪一步。 矩阵乘法的结果可复现，限定条件清晰；Borg 的数字只有作者自述。从研究博客到云服务正式 GA 用了约 14 个月——这个节奏本身也是证据的一部分：进化循环从论文走向产品，需要经过漫长的工程化。AlphaEvolve 自己划了适用边界：它只适用于有可编程 scorer 的问题，官方原话 "it puts tasks that require manual experimentation out of our scope"（需要人工动手的实验不在范围内）。这句话比所有成绩都重要：它说明了这类循环的天花板位置。
证据等级矩阵乘法结果可复现；Borg 数字为作者自述，不可独立复核。
1.3 AI Scientist-v2：端到端自动科研的一次实测
方法是什么。 AI Scientist-v2（Sakana AI，官方博客 2025-03-12 发布，技术报告 arXiv:2504.08066 于 2025-04 上线）试图跑通"从想 idea 到做实验到写论文"的全自动科研循环。机制有三件：experiment-manager agent 负责调度实验——决定先跑哪个实验、资源怎么分配；最优优先树搜索负责探索方向——沿着有希望的分支深挖，没希望的剪掉；VLM 反馈环负责看图表、迭代改进——把实验结果图喂给视觉语言模型，让它指出哪里不对、怎么改。相比上一代，它去掉了对人工 code template（代码模板）的依赖：实验代码也由 agent 自己写。
为什么这样做。 如果科研的每个环节都能被 agent 执行，那么"产出论文"这个长期任务就成了 RSI 的试金石：它考验的不是单点能力，而是长链条的自主性。
怎么演进。 从"辅助科研"推进到"无人值守地产出完整论文"。上一代 AI Scientist 还需要人类写的代码模板，这一版把模板也拿掉了——实验代码、图表、论文正文全部由 agent 链条产出。Sakana 把 3 篇全 AI 生成的论文投到 ICLR 2025 的研讨会做同行评审，其中 1 篇拿到 6/7/6（平均 6.33/10，约前 45%）被接收，然后按实验预定协议主动撤稿——当时学界对 AI 生成稿件的发表尚无伦理共识，接收不等于可以发表。
证据到哪一步。 这是一次样本 n=3 的实测，评审噪声大。它证明的是"链条能跑通"，不是"AI 科研已可靠"。任何引用"AI 写的论文通过同行评审"的说法，都必须同时说出 n=3 和主动撤稿这两个限定，否则就是误导。
证据等级研究结论，样本小。
1.4 Absolute Zero：不喂人类数据，推理能力从哪来
方法是什么。 Absolute Zero（arXiv:2505.03335，v3 修订于 2025-10-16；作者单位：清华大学、北京通用人工智能研究院 BIGAI、宾州州立大学）走"零外部数据"路线：训练全程不喂人类标注的题目。单模型兼任两个角色自己跟自己博弈：proposer（出题人）负责生成新任务，solver（解题人）负责解。任务分三类：deduction（演绎）、abduction（溯因）、induction（归纳）。对错由代码执行器判定，给出可验证奖励。proposer 的奖励与任务的 learnability（可学性）挂钩：题目太简单或太难都得 0 分，逼它出"跳一跳够得着"的题。这个奖励设计的直觉是：只有"解题人经过努力能学会"的题目，才对训练有信息量。太简单的题是重复劳动，太难的题是纯噪声，两端的 0 分把出题人往中间赶。
为什么这样做。 主流推理模型的训练依赖数万条人类出的高质量题目。Absolute Zero 问的是：如果把出题权也交给模型，推理能力能不能从"自我博弈"里长出来，而不是从人类数据里蒸馏出来。
怎么演进。 从"人类出题、模型做题"推进到"模型出题、模型做题、执行器判分"的闭环。人类只提供三类任务的形式定义和执行器，不提供任何题目内容。这一步的意义在于切断了"人类数据"这根脐带：如果推理能力真能从自我博弈里长出来，那么能力的上限就不再被人类出题的速度和质量卡住。
证据到哪一步。 结果是：在同样"零数据"设定的比较下，它超越了依赖数万条人类标注样本训练的模型，平均高出 1.8 个绝对百分点。比较对象必须保留 "zero setting" 限定——它比的是同为零数据设定的模型，不是全部模型。泛化论证依赖"可验证任务"（答案能由程序判定），能走多远取决于可验证任务的边界，不是一般意义上的推理。另需纠正旧稿一处错误：v1.1 写的 "NeurIPS 38" 查无实据，论文与 arXiv 页面均无录用声明，已删除。
证据等级论文实验可复现；泛化论证依赖"可验证任务"，不是一般推理。
1.5 GEPA：用自然语言反思代替梯度
方法是什么。 GEPA（arXiv:2507.19457，v2 修订于 2026-02-14；arXiv 页眉注 "Accepted at ICLR 2026 (Oral)"——OpenReview 未能独立复核，引用时以 arXiv 页眉为据）优化的是 compound AI system 的提示词。流程四步：Reflect，把失败的执行轨迹转成文字反思；Mutate/Merge，让 LLM 提出新 prompt 并做基因式合并；Pareto select，在 Pareto 前沿上保留互补策略；Validate，在验证集上复测防止过拟合。Pareto select 这一步值得单说：它不只留分数最高的，而是保留"各有所长"的策略组合——A 策略在某类任务上强，B 策略在另一类上强，两者都留。这是因为 prompt 的改进经常是 trade-off（一得一失），单取最高分会把有潜力的策略过早淘汰。
为什么这样做。 传统方法（比如 GRPO）靠大量 rollout 试错来调 prompt，又贵又慢。GEPA 的想法是：失败轨迹里已经写着"哪里错了"，用自然语言把诊断抽出来，比盲试高效得多。GRPO 这类方法是"哑试"：随机扰动 prompt，看哪个分数高，试几千次。GEPA 把一次失败变成一句话诊断——"这条轨迹在第 3 步漏了校验条件"——再让 LLM 针对诊断改 prompt。信息密度完全不同，这就是它能省 35 倍 rollouts 的原因。
怎么演进。 把"进化"从代码层搬到语言层：变异和选择的对象不是程序，而是 prompt 文本和背后的策略思想。反思由自然语言承载，遗传算法只管组合。
证据到哪一步。 六个任务上平均超出 GRPO 约 6 个百分点（精确值约 +5.9pp），最高 +19pp；用的 rollouts 最多只有 GRPO 的 1/35（原文 "up to 35× fewer rollouts"）。AIME-2025 上超出 MIPROv2 +12pp——但仅限 Qwen3-8B 设置，GPT-4.1 mini 上是 +8pp。必须同时说另一面：AIME-2025 上 GEPA 得 32.00 分，低于 GRPO 的 38.00 分，不可写成全面超越。反思的质量依赖模型本身，难任务上 prompt 天花板明显——当任务难到连"错在哪"都诊断不清时，自然语言反思就退化成正确的废话，这是 GEPA 方法的内在边界。
证据等级论文实验可复现。
1.6 RQGM：评估器也开始进化
方法是什么。 Red Queen Gödel Machine（红皇后-哥德尔机，arXiv:2606.26294，v1 2026-06-24；Cambridge、NVIDIA、Flower Labs、MBZUAI、Inria；论文自述 "Preliminary preprint; work in progress"，引用时须标注预印本状态）把进化对象从 agent 扩大到"agent + 评估器"一起。核心机制叫 controlled utility evolution（受控效用演化）：每个 epoch 内评估器冻结不动，保证这一轮的改进是可比的；只在 epoch 边界更换评估器；候选的继任评估器必须在 held-out 的客观或人工偏好标签（objective or human-preference labels）上实证胜出，才能接任。
为什么这样做。 固定评估器一定会被循环糊弄（DGM 的删 token 作弊就是下场）；但频繁换评估器又会让"进步"失去可比性。RQGM 要的是两全：epoch 内冻结保可比性，epoch 边界更换防糊弄。epoch 内冻结的直觉很简单：同一把尺子量到底，这一轮的分数才可比。换尺子只允许在轮次边界发生，而且新尺子必须先证明自己比旧尺子更接近 held-out 的真实标签。"改进保证"和"防糊弄"各待在一边，互不干扰。
怎么演进。 这是第一次把"谁来评判"本身做成可进化的对象。评估器不再是循环之外的上帝，而是循环里的一员——但它的继任要过 held-out 这一关，这是整套设计里最关键的一道闸。
证据到哪一步。 四组数字各测一面：代码任务上以 1.35×–1.72× 更少的 token 超过此前最好成绩——测的是"花更少的钱办更多的事"；论文写作接受率 1.78×–1.86×——测的是"在新评估器下写出被接受的东西"；Olympiad 证明评分的 ground-truth 准确率 +9%——测的是"评判本身变准了"；最强 baseline 评审员对 AI 生成论文的接受率达到人类的 "up to 1.91×"（up to 不可省略）——测的是"评估器进化后，对 AI 产出的识别与接纳"。四组数字合起来才构成"协同进化"的证据，单看任何一组都不完整。局限同样清楚：这套机制需要持续持有高质量标签；目前暂无可下载的 harness，独立复现还做不到。
证据等级预印本，待独立复现。
1.7 LaCT：把 test-time training 做对
方法是什么。 LaCT（arXiv:2505.23884，2025-05-29；MIT、Adobe；OpenReview 显示 ICLR 2026 发表）研究的是 test-time training（测试时训练）：模型在推理时继续用新数据更新自己的一小部分——快权重（fast weights）。它要解决的是此前 TTT 方法的两个硬伤：快权重太小（只占参数的 0.1%–5%）、硬件利用率太低（FLOPs 利用率常低于 5%）。
为什么这样做。 如果模型能在推理时真正"记住"上下文并更新自己，那么长上下文就不再只是注意力窗口的问题，而变成持续学习的问题。这是 L2（改自身工作方式）向模型内部走的一步。
怎么演进。 把快权重做到模型参数量的 40%（up to 40%），并用数十行纯 PyTorch 代码在 A100 上跑出高达 70% 的 FLOPs 利用率（up to 70%，注意是"高达"不是"至少"）。数据按 chunk（2K–1M token）组织，每 16–64 token 每个 chunk 更新一次。这个设计的含义是：快权重不是"记住整段上下文"，而是把上下文切成块，每块提炼成一次参数更新。chunk 太小则更新频繁、开销大；chunk 太大则提炼粗糙、容易漂移。2K–1M 这个范围是论文扫出来的经验区间，不是理论最优——这也是"chunk 选择经验性"这条局限的由来。三模态实验验证：百万 token 的新视图合成、语言建模、14B 自回归视频扩散。
证据到哪一步。 工程结果扎实，可复现。但 chunk 怎么选、多 chunk 之下会不会漂移，仍是经验性的，没有理论保证。它回答的是"TT 能不能做对"，没回答"TT 能走多远"。
证据等级论文实验可复现。
1.8 METR：给"AI 能独立干多久"立标尺
方法是什么。 METR 是一家独立评测机构。它的 50% time horizon（50% 时间范围）是目前最被认真对待的"AI 自主工作能力"标尺。方法：收集一批人类完成需要不同时长的任务，让 AI agent 去做，对"人类用时取对数"做 logistic 拟合，取 AI 成功率 50% 对应的时长。定义里的每一个词都经过推敲：用人类用时做横轴，是为了让"难度"可比——8 小时任务和 8 分钟任务不在一个量级；取对数是因为任务时长跨越好几个数量级；取 50% 成功率，是为了避开"偶尔蒙对"和"偶尔失手"的噪声，取一条稳定的中线。
为什么这样做。 没有标尺，关于"AI 进步有多快"的讨论全是体感。Time horizon 把"能力"翻译成"时长"，让不同年份、不同模型的进步可以放在同一根轴上比较。
怎么演进。 从 2025-03 的初版，到 2026-01-29 的 Time Horizon 1.1：任务套件从 170 个扩到 228 个，8 小时以上的长任务从 14 个加到 31 个（不止翻倍）。套件扩张的方向很明确：往"更长、更难"走，因为短任务的区分度已经被吃完了。数字：2019–2025 约每 7 个月翻一倍；2023 年之后约 130.8 天翻一倍（95% 置信区间 [107,161]）。GPT-5 约 2 小时 17 分——这是 Time Horizon 1 时期的估计，1.1 版修订为 214 分钟，2026-03-03 的正则化修正后又有下调，引用时要说明版本。官网另有一条 caveat：16 小时以上的测量目前不可靠（2026-05-08 加入）。
证据到哪一步。 这是独立评测机构的数据，方法公开，是全书里证据等级最高的一档。但它测的是"给定任务套件下的表现"，任务套件的代表性本身仍可争论。
证据等级独立评测机构数据。
1.9 RRSI：给进化循环加正则项
方法是什么。 RRSI（Regularized Recursive Self-Improvement，正则化递归自改进，arXiv:2609.24972，v1 2026-09-21，v2 修订 2026-09-23；代码库 Apache 2.0 开源：github.com/google-research/rrsi；项目页 regularized-rsi.com）研究的是 agent 脚手架（harness）的递归自改进，并给进化过程加正则化：进化时不仅看任务分，还惩罚"记住 benchmark 形状"的行为。
为什么这样做。 无正则的进化有一个经典死法：在进化集上分数越刷越高，一换分布外任务就现原形。RRSI 要的是"真变强"，不是"把 benchmark 背下来"。论文里的消融把这句话量化了：不加正则，进化集能冲到 92.8，分布外平均只剩 40.3——52.5 个百分点的落差，就是"背下 benchmark"和"真变强"之间的距离。正则项的作用，就是把优化压力从"分数"掰回"迁移能力"。
怎么演进。 把正则化思想从模型训练搬到"进化循环"这一层：policy 的 token 开销、分布外留出集的表现都进目标函数，逼循环去找"迁移得过去"的改进，而不是"分刷得高"的改进。注意正则项加在哪里：不在模型权重上，而在"进化循环的筛选标准"上——被选中的不是分数最高的候选，而是"分数高且便宜且迁移好"的候选。筛选标准变了，进化压力的方向就变了。
证据到哪一步。 进化集最高 +14.1pp（Gemini 3.5 Flash policy 臂，Terminal-Bench 2.1：64.6→78.7）；分布外留出基准最高 +4.7pp（JobBench 36.0→40.7）；policy token 比无正则演化少 30%（摘要 headline 口径；正文与官网按 −36%，引用时注明口径）。主结果另有一个 Claude Opus 4.8 policy 臂：74.2→80.2。最关键的是一组消融：无正则演化在进化集上能冲到 92.8，但分布外平均只剩 40.3——记住 benchmark 的形状不等于变强，这正是正则化要治的病。基准共 8 个（3 个进化集 + 5 个分布外）；另有 1 个同分布的 Harvey LAB 留出 split，正文与官网合称 six held-out。这个配比本身就是方法论声明：进化只允许看 3 个集，剩下的 6 个全是"考后才开封"的。论文与代码都公开，可复现。
证据等级论文 + 开源代码可复现。