把 2026 年可核查的公开证据整理成一张六层能力路线图——预训练、后训练 RL、推理时计算、上下文与记忆、智能体与 Harness、世界模型。含 Meta ScaleRL 40 万 GPU 小时实验结论、RL 预算占比 10%–30% 口径、Chinchilla 对比、Meta-Harness 6x 差距等数据锚点，并给出优先级表与算法工程师/产品经理的行动建议。

World-action models (WAM) predict future states to guide robot actions, enabling learning from both action-free video an…

Automating empirical research is a long-standing direction of AI. Recent automatic research (AutoResearch) agents bring …

o1 系列通过强化学习训练模型'先思考再回答'，在数学、代码与科学推理上大幅跃升，开创了推理时扩展（Test-time Compute）的新 Scaling 维度。

Sora 基于扩散模型与 Transformer 架构，可直接从文本生成长达一分钟的高保真视频，展示了对物理世界'世界模拟器'式的理解潜力。

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。

梳理 RSI 从 Good 1965 到 2026 的思想史、技术图谱与一手实证：Anthropic 承认其代码库 >80% 合并代码由 Claude 撰写、METR 测得 AI 可完成任务时长约每 4 个月翻倍、AlphaEvolve 优化了支撑自身的计算栈。核心判断——有界自我精炼已工程化，开放式 RSI 尚未发生；而进步与安全共享同一个「验证瓶颈」。

World models are increasingly used as policy-in-the-loop imagination environments, where reliable rollouts require fine-…

Speculative decoding accelerates rollout generation, which dominates the cost of reinforcement learning (RL) post-traini…

Reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR) substantially improves single-sample accuracy (pass@1) but causes …