主流AI进化搜索需要跑51200代才能达成的效果，现在只需317次调用就能做到。2026年9月17日，谷歌联合Google DeepMind、马里兰大学及弗吉尼亚大学发布Dream-RSI框架，让AI靠”做梦”推演实现递归自我改进。
核心思路：把探索过程存为发现树
Dream-RSI的核心思路是让智能体把探索过程存为一棵”发现树”。一次在线发现跑完后，留下结构化的发现树。换一套探索策略去走同一棵树，就能走出不同轨迹，无需把昂贵实验重做一遍。
效果惊人
在算法工程（Lasso正则化路径求解器）、数学优化、GPU内核工程三个领域验证。在Lasso上优于sklearn、glmnet等标准库。主流方法需跑51200代的效果，Dream-RSI仅317次调用即可达到。在数学优化上1000代以内就追平甚至超过传统方法。
RSI竞赛白热化
RSI已成为头部实验室竞逐的下一个高地。Anthropic披露Claude编写其代码库80%以上合入代码，OpenAI于9月初宣布达成”自动化研究实习生”里程碑。智谱唐杰表示下一代GLM-6.0定位是Fully Self-Training完全自训练。