Декомпозиция RSI :)

The Last AI Built by Humans: Toward Genuine Recursive Self-Improvement
Yi Duan, Ying Liu, Zirui Tang, Haodong Chen, Jun Zhou, Yumou Liu, Bangrui Xu, Yukai Wu, Sidi Chen, Yuhan Zhou, Haoyu Wang, Xiaoyou Yu, Shaokun Han, Xuzhou Zhu, Le Zhou, Bolin Lu, Wei Zhou, Jiachen Liu, Nuozhou Fang, Jiaxin Tian, Ruoyu Chen, Yuxuan Li, Kai Zuo, Kaiyan Zhang, Qianyu Yang, Zijie Wang, Jiantao Qiu, Conghui He, Guoliang Li, Bowen Zhou, Zhiyuan Liu, Zhoufutu Wen, Jihua Kang, Xuanhe Zhou, Fan Wu
Статья: https://arxiv.org/abs/2609.11873
Ревью: https://arxiviq.substack.com/p/the-last-ai-built-by-humans-toward
Репа: https://github.com/theseus-labs-rsi/awesome-rsi

ЧТО сделали:
Предложили таксономию рекурсивного самосовершенствования ИИ из пяти уровней автономии (от L1 до L5) и дорожную карту его оценки. На основе анализа 491 статьи и 72 промышленных систем авторы сделали полный цикл улучшений основной единицей анализа.

ЧТО получили:
Интерактивные задачи сильно отстают от статических тестов по индексу закрытого потенциала на выборке из 393 оценок передовых моделей. К 2026 году наука аспирантского уровня закрыта на 85.8 пункта, тогда как программная инженерия — на 52.6, а работа с инструментами — лишь на 39.9. В пилотных тестах структурирование окружения подняло баллы на 18.65–39.67 процентного пункта для пяти конфигураций моделей без изменения весов.

ПОЧЕМУ это важно:
Фреймворк чётко показывает, у кого на самом деле находится контроль над улучшениями. Современные системы всё ещё ограничены созданными человеком правилами оценки и фиксированными целевыми функциями, а не подлинной мета-рекурсией.

Раскладывать по уровням здесь: https://t.me/gonzo_ML_podcasts/4822