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RSI正在从长期的理论命题，逐步走向可验证的技术实践，硅谷新共识已经形成。以Anthropic和OpenAI为代表的全球头部模型公司，2026年9月，Anthropic披露，Claude已参与其超过80%的代码合并工作，OpenAI也明确将目标锚定为2028年3月前实现自动化AI研究员。
AI 可能快要学会一件有点可怕的事：自己复制自己。
近日，清华大学电子工程系数据科学与智能实验室在 AI for Science 方向提出面向智能体符号回归（agentic symbolic regression）的运行时框架 SRHarness [1]，让 AI 更可靠地从观测数据中发现公式；同时构建机制发现基准 MechBench [2]，系统评测 AI 能否进一步揭示公式背后的机理。
智谱旗下Z.ai发布基于GLM-5.3-Flash的法律专用模型GLM-Legal，面向合同审查、证据分析和合规研究，官方评测显示其在Harvey LAB明显领先、其余两项接近一线，目前需申请API权限且未开源。
修 Bug、操作计算机、规划实验室操作、优化化学反应，甚至研究复杂的免疫系统。
「他们彻底摧毁了我的研究领域。」
近日，OpenRSI Index 在 X 上引发关注。截至目前，项目发布帖已有超过 13.3 万次浏览，相关话题出现在 X 的 Today’s News 栏目中。
2026年，Anthropic披露Claude已主导26%的研发，OpenAI宣布自动化研究实习生达标，智谱与MiniMax推进工程优化，但Weco AI的AIDE²实验尚未证明系统能提升自我改进能力。
研究团队提出7B审计员AgentForesight，可在多智能体任务运行中在线识别并归因关键错误，其AFTraj-2K Exact-F1达66.44，成功轨迹误报率仅2.37%。
清华大学智能产业研究院（AIR）的一项NeurIPS 2026录用工作提出高阶动作监督，无需改动策略网络即可约束动作的一阶时序变化，并在OGBench及约1%数据的D4RL实验中提升小样本性能与动作平滑性。