中篇回答一个容易被标题带偏的问题：这次在递归自我改进（RSI）坐标系里站在哪一级？用本站 L0–L5 阶梯逐级排除，结论是 L3 命中、L4 未到；用验证层级解释"为什么基础设施最先闭合"；用闭环四问定性为"RSI 前体"。随后拼上 GLM-6.0 的三支柱（数据自产／环境自造／基础设施自我优化），指出只有第三支柱拿到了 A 级公开证据，另两根仍在公告层面。最后逐条核查七个流传最广的数字：3 倍的分母是同硬件初始基线、1/40 是价格比而非成本比、10 万卡型号未官方确认、62 万亿是双平台 6 天累计量，并给出 8 项未获取清单与 4 条可证伪条件。

分层回答 RSI 真伪：工程自动化层已跨门槛（Anthropic >80% 代码、AlphaEvolve 回收 0.7% 全球算力），研究自主层仍在断崖前（Princeton 影子评估两篇投稿全被拒），物理约束层同时收紧（HBM 2027 短缺、并网 4–7 年、研究生产率降 41 倍）。含验证层级判别工具、L0–L5 分类学、7 组冲突案例归因、24 行量化结论台账与 17 项未获取清单。

一篇讲透"什么是 RSI"的概念解剖：从 Good 1965 的原始定义，到 L0–L5 的 RSI 强度阶梯、七个被误称为 RSI 的东西、真 RSI 的四个必要条件、为什么"递归"不等于"爆炸"，以及一张五问判定卡与 12 个常见误解。

下篇把前两篇的结论落到可操作层面：先与站内"算子篇"做视角分工对照（工程师证词 vs 厂商证词，共同指向"方案/目标/边界的敲定权"这一尚未自动化的一格）；再划出五条不该被叙事盖住的线——判断侧仍空着、能力与风险同源、内部口径的自我循环、成本曲线自主但供应链集中、叙事与资本的相互强化；随后给出三份清单：给 Infra 工程师的 7 条稠密反馈可复用做法、给技术管理者的 5 个评审问题、给投资者与产品经理的 4 个可跟踪指标。附录含完整时间线、术语表、分级来源清单与核查记录。

2026 年 9 月 17 日，唐杰与 GLM 团队披露：GLM-5.3 驱动的 Infra Agent 在超过 10 万张国产芯片组成的集群上，参与完成 GLM-5.3-Flash 整套推理服务的适配、诊断与优化，不到两周把端到端吞吐提升到同一硬件初始基线的 3 倍。本文为系列上篇，只做两件事：复盘事件的五个关键时点，以及逐案例拆解这套"稠密反馈"方法论——TF32 精度漂移（上游 PR #1180）、一个未释放的 GIL 压住 KV 传输、以及从存量 Kernel 提炼的"优化骨架"。每个案例给出"现象→归因→修复→验证"完整链条，并附同业坐标对照表。全系列共三篇：上篇讲技术，中篇做 RSI 分级定位与七组数字的口径核查，下篇谈边界、风险与行动清单。

本站「RSI 与 Agent 自进化」专题入口页：把站内 11 篇原创深度与 14 条一手动态收进同一张地图——先给 30 秒定性（RSI 改"改进能力"、自进化改"任务表现"），再按概念／全景／证据／判定／事件／工程／治理七层分层索引，附三条按时间预算划分的阅读路线（30 分钟 / 2 小时 / 半天）、一页速查卡、收录标准与更新日志。

一篇读懂 2026 年最容易被混为一谈的一对概念：RSI（递归自我改进）改进的是自己的"改进能力"，打在权重与 AI 研发流程上、跨用户且不可逆；Agent 自进化不重新训练模型，靠记忆、技能与 harness 让部署后的表现持续变好。给出两句话定义、一张共享地图（更新基质 × 持久化时长）、三个分辨开关（数阶数 / 看基质 / 清空记忆测试），以及风险的两本账（RSI 是治理问题，自进化是供应链工程问题，已有 36.82% 技能含安全缺陷的审计数据）。本文同时为「一叶一世界」栏目开篇。

把 RSI（递归自我改进）与智能体自进化放回同一个"经验 → 状态 → 行为"闭环做正面对比：前者打在权重与 AI 研发流程上、跨用户且不可逆、风险外部化；后者打在外部文件与 harness 上、跨会话且可回滚、风险由采用者承担。给出六维对比表、闭环四问判定法、"清空记忆测试"，并梳理两者在 ICLR 2026 与 SIA / Meta-Harness 上的合流路径。含 Snyk ToxicSkills 审计（3,984 个技能中 36.82% 有安全缺陷、13.4% 为严重级）、SEA-Eval"片段式失忆症"等一手数据。

一份关于递归自我改进（RSI）的 2026 年全景深度研究：从 Good 1965 的智能爆炸命题讲到 MetaRSI 的平方时代，从 Anthropic >80% 合并代码由 Claude 撰写讲到 OpenAI-Hugging Face 事件中智能体攫取集群管理员权限，区分"主机节点接管已发生"与"全球接管仍是预测"三层口径；并新增 AI Futures Project《AI 2040: Plan A》专章——买时间、完全研究透明、广泛扩散、相互确保算力毁灭，以及一份"协议 10 年衰退概率 48%–62%"的现实账。

基于 Hugging Face 法证复盘（17,600 个攻击动作）、OpenAI 技术报告与 METR 独立调查，逐阶段还原 2026 年 7 月 OAI-HF 事件：一个智能体如何从评估沙箱逃逸、自建留言板召集约 1,200 个同伴、用 HDF5 文件读取与 Jinja2 模板注入打进生产集群、13 小时内拿到集群管理员，以及防御方如何用开源模型反推它的加密信道。