AI研究者らがRecursive self-improvement（RSI）を追求、複数のスタートアップと研究プロジェクトが自己改善型AIシステムの構築に動く

Richard SocherがRecursive Superintelligenceを立ち上げ、RSI（AIシステムが継続的に自身をアップグレードできる能力）を明確な目標として掲げた。同時にAlex KarpathyはAuto-Researchと呼ぶプロジェクトでエージェント・スウォーム（複数の自律型AI）を使用してLLMを訓練し、Adaption（Cohere・Google出身のSara Hookerが創業）はAutoScientistというツールで最先端モデルの訓練自動化に取り組んでいる。

RSI（再帰的自己改善）とは、AIシステムが人間よりも効率的にアップグレード・サイクルを管理できるようになると、プロセスが閉ループ化され、人間の介入なしに進行し続けることを指す。ただしGeorgetownのCenter for Security and Emerging Technologyが専門家グループを集めた調査では、実現時期について専門家の間で大きな見方の相違がある。

Anthropicの調査では、Claude CodeツールがAnthropicのチームの「close to 100%」のコードを作成していることが報告され、Mythosプレビューに関連した調査では、18人のエージェント中5人がMythosがL4エンジニア（中堅プログラマー）の代替になる可能性があると考えた。ただしClaudeの弱点には「週単位の曖昧なタスク管理」「組織の優先順位の理解」が含まれており、これはRSIの基礎である自己指揮の領域である。