10月27日，作为2026“智汇海淀”人才主题周系列活动之一，RSI DELTA人工智能创新者峰会在北京中国技术交易大厦圆满落幕。
本次峰会由TTC、创新工场、中关村科学城公司、实创亿达公司共同主办，海淀区人才工作局相关领导出席。现场汇聚清华大学、北京大学、中国科学院等高校与科研院所，MiniMax、智谱、银河通用机器人等前沿科技企业，以及创新工场、真格基金、中科创星、蓝驰创投等投资机构。百余位技术专家、创业者与投资人，围绕递归自我改进（Recursive Self-Improvement，RSI）的前沿进展、技术实践与创业机遇展开交流。线上直播累计吸引数千人观看。
随着大模型推理能力与智能体技术持续发展，AI正在参与代码编写、模型优化、科学研究等复杂任务。如何让人工智能进一步参与自身研发与改进，建立持续学习、验证与优化的机制，成为当前AI领域值得关注的研究方向。
本次峰会以「人工智能的自进化与创业新机遇」为主题，通过先行者对话、创新者分享与创新人才圆桌等环节，呈现RSI领域的前沿研究与实践探索，并关注技术发展背后的创新生态与人才需求。
聚焦递归自我改进，
探索AI自进化的技术前沿
01
峰会首先通过DELTA Outlook先行者对话，将讨论引向AI自我改进这一前沿研究方向。
不列颠哥伦比亚大学计算机科学教授、Recursive联合创始人Jeff Clune通过视频参与，从“开放性”出发，讨论了AI持续创新与递归自我改进的可能路径，为峰会带来国际前沿研究视角。
“我认为，AI科学革命将主要由我们所说的‘开放式算法’驱动。”Jeff Clune提出，与围绕单一目标持续优化相比，真正困难的问题往往需要更开放的探索机制。算法不仅需要寻找更优解，也需要保留探索过程中出现的“垫脚石”，识别那些暂时偏离目标、却可能通向新突破的意外发现。
在他看来，开放式算法的目标，是像自然演化与人类文化一样持续学习和创新。当这种机制进一步进入科学研究，AI也可能从完成单一研究任务，走向持续提出问题、产生发现，并在已有成果上继续迭代。
“今天分享的这套方法有望实现科学自动化，其中包括创造能递归自我改进的AI。”Jeff Clune在演讲最后表示，“开放性和AI生成算法将构成AI的下一波浪潮。”
从自进化大模型到AI科学家，
前沿研究加速探索
02
在DELTA Deep Dive创新者分享环节，来自高校与前沿科技企业的研究者结合各自研究方向，进一步探讨AI自进化的技术路径及其在不同场景中的应用可能。
清华大学人工智能学院助理教授、超衍智能（Apex Intelligence）创始人陈勇超以《自进化大模型与AI科学家》为题，介绍人工智能自主改进能力的发展脉络，以及AI参与科学研究的相关探索。
从早期关于智能系统自我改进的理论构想，到大模型自动优化提示词、改写代码，再到智能体参与科研流程，人工智能正在逐步拓展自主优化与知识发现的能力边界。
随着模型能力提升，AI系统开始尝试承担科研过程中的部分任务，包括研究问题探索、实验设计、结果分析与迭代优化等。
这一发展趋势也引出了新的研究问题：当AI能够参与技术研发与科学发现，如何构建有效的评估和反馈机制，使其在持续探索中获得可靠的能力提升？
围绕智能体系统的自主探索能力，Recursive创始团队成员、Darwin Gödel Machine（DGM）共同第一作者胡圣然带来《Open-Ended Knowledge Discovery with Agentic Systems》主题分享。
开放式知识发现关注智能系统如何在持续探索中发现新的问题、方法与知识。相关研究为理解智能体的自主探索、知识积累与持续改进提供了新的研究方向。
从模型自身的优化，到智能体参与更复杂的知识发现过程，RSI相关研究正在不断拓展人工智能自主研发的可能性。
生物医学RSI：
让AI参与实验设计与模型迭代
03
除通用人工智能与智能体系统外，RSI在专业科研领域的应用同样受到关注。
元示科技联合创始人、前Anthropic研究员董明泽以《Towards Biomedical RSI》为题，从第一性原理出发，探讨递归自我改进在生物医学领域的实现路径。
董明泽认为，理解RSI需要关注AI研发周期中真正限制系统持续改进的关键环节。以生物医学AI为例，实验周期长、数据获取成本高，都会限制模型训练与验证的迭代效率。
他提出，可以让AI进一步参与实验策略制定，识别模型当前的知识缺口，并优先选择信息价值更高的实验，使模型预测、实验设计、数据获取与模型更新形成持续反馈循环。
汇聚科研、创业与投资视角，
关注AI创新人才发展
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前沿技术的持续突破，离不开研究人才、工程团队与创新资源的共同支持。
在DELTA Next创新人才圆桌环节，清华大学智能产业研究院（AIR）助理教授、智源学者赵昊，清华大学计算机系助理研究员、水木学者崔鹏，元示科技联合创始人董明泽，以及创新工场执行董事、前沿科技基金总经理任博冰展开深度对话。
一方面，前沿研究需要兼具算法理解、科研探索与工程实践能力的技术人才；另一方面，创新团队也需要在技术研发、产品落地与商业探索之间建立更有效的协作机制。
如何吸引和培养具备前沿研究能力与实践经验的人才，如何推动科研团队、创业企业与产业资源之间的有效连接，成为AI创新生态发展中的重要议题。
持续关注RSI，
连接更多前沿研究者与创新者
05
从开放式算法、自进化大模型，到开放式知识发现与生物医学RSI，本次峰会呈现了递归自我改进在不同研究方向与应用场景中的探索，也让更多研究者、技术团队与创业者围绕RSI建立起新的交流连接。
RSI DELTA由TTC与创新工场联合发起，聚焦递归自我改进及相关研究方向。此前，社区已在北京中关村创业大街AGI Bar举办首场闭门技术交流，汇聚来自Google、字节跳动Seed、腾讯混元等研发团队，以及前沿AI创业公司的研究者与创业者，共同讨论RSI的研究进展与技术实践。
未来，RSI DELTA将继续通过专题分享、研究研讨与人才交流等形式，持续关注RSI相关议题，连接更多海内外研究者、技术人才与创业者。
作为一家以AI原生技术为核心底座、赋能科技人才服务的AI科技生态型企业，TTC也将依托在AI科技人才领域的积累，持续连接前沿研究者、创新团队与科技企业，为技术交流、人才合作与前沿创新提供更多连接机会。
一城学府沃土，万里科创蓝海。2026“智汇海淀”人才主题周10月25日正式启幕，由海淀区委组织部、海淀区人才工作局主办，以“才聚中关村 向海逐浪高”为主题，采用“1+5+1”框架，即1场科学论坛、5大人才主题日、1场奇点盛会，百余场特色活动。一场属于人才的创新盛会，在海淀全域展开，向全球发出“向海逐浪”的邀约。
编辑：张斌
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