北京海淀：人工智能创新者共探AI自进化技术与产业新机遇

　　当前，大模型推理能力与智能体技术持续升级，人工智能已深度参与代码编写、模型优化、科学研究等复杂任务。推动AI进一步参与自身研发改进，建立可持续的学习、验证与优化闭环，正成为全球人工智能领域的核心研究课题。

　　10月27日，作为2026“智汇海淀”人才主题周的重要系列活动，RSI DELTA人工智能创新者峰会在北京落幕。本次活动由TTC、创新工场、中关村科学城公司、实创亿达公司共同主办，以“人工智能的自进化与创业新机遇”为主题，聚焦递归自我改进（RSI）这一全球AI前沿方向，产学研投多方力量共话技术路径与创业机遇。

　　聚焦递归自我改进 解码AI自进化技术路径

　　在DELTA Outlook先行者对话环节，不列颠哥伦比亚大学计算机科学教授、Recursive联合创始人Jeff Clune通过视频连线带来国际前沿视角，从“开放性”维度阐释AI持续创新与递归自我改进的实现路径。他提出，AI科学革命的核心驱动力将是“开放式算法”——与围绕单一目标持续优化的传统路径不同，复杂科学问题更需要开放探索机制，算法既要追寻既定目标的更优解，也要留存探索过程中的“垫脚石”，捕捉暂时偏离预设方向、却可能催生全新突破的创新发现。

　　Jeff Clune表示，开放式算法的目标是让AI系统像自然演化与人类文明发展一样实现持续学习与自主创新。当该机制深度融入科研全流程，人工智能将从单一任务工具，升级为能够自主提出科学问题、产出原创发现、并在已有成果基础上持续迭代的科研主体，“开放性与AI生成算法，将共同构成人工智能发展的下一波浪潮”。

　　在创新者分享环节，多位研究者从通用技术到垂直场景，拆解了RSI的多元落地路径。清华大学人工智能学院助理教授、超衍智能创始人陈勇超梳理了人工智能自主改进能力的发展脉络：从早期的理论构想到大模型自动优化提示词、改写代码的工程实践，再到智能体全流程参与科研工作，AI正不断拓展自主优化与知识发现的能力边界。当前AI已能覆盖研究问题挖掘、实验方案设计、结果分析与迭代优化等科研核心环节，构建科学有效的评估反馈机制，保障系统在持续探索中实现稳定可靠的能力提升，是领域亟待破解的关键命题。

　　Recursive创始团队成员、Darwin Gödel Machine共同第一作者胡圣然聚焦智能体开放式知识发现，探索智能系统如何在无明确预设目标的持续探索中自主发现新问题、新方法与新知识，为理解智能体自主探索与持续改进提供了全新研究视角。

　　除通用人工智能领域外，RSI在垂直科研场景的应用同样备受关注。元示科技联合创始人、前Anthropic研究员董明泽从第一性原理出发，分析了生物医学领域RSI的实现路径。他认为，实验周期长、数据获取成本高是制约生物医学AI迭代效率的核心瓶颈，可推动AI深度参与实验策略制定，自主识别模型知识缺口，优先开展信息增益更高的实验，推动模型预测、实验设计、数据获取与模型更新形成高效反馈循环。

　　凝聚产学研合力 构筑AI创新人才生态

　　前沿技术的持续突破，离不开人才、技术与资本的协同支撑。在DELTA Next创新人才圆桌环节，清华大学智能产业研究院助理教授、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，围绕AI创新人才培养与产业生态建设展开深度对话。

　　与会嘉宾普遍认为，RSI等前沿AI领域的高质量发展，一方面需要大量兼具算法理论功底、科研探索能力与工程实践经验的复合型技术人才；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高效协作机制。如何吸引培育高端复合型人才、推动科研团队与创业企业、产业资本精准对接，是当前人工智能创新生态建设的核心议题。

　　据了解，RSI DELTA由TTC与创新工场联合发起，是国内聚焦递归自我改进及相关研究方向的技术社区。此前该社区已在北京中关村创业大街举办首场闭门技术交流会，汇聚Google、字节跳动Seed、腾讯混元等研发团队及前沿AI创业公司从业者，围绕RSI研究进展与技术实践展开研讨。

　　相关负责人表示，未来RSI DELTA将持续通过专题分享、学术研讨、人才交流等形式，连接海内外研究者、技术人才与创业者，推动前沿技术成果的交流与转化。TTC也将依托AI科技人才领域的积累，搭建产学研对接桥梁，为技术交流、人才合作与前沿创新提供生态支持。

　　本次活动是2026“智汇海淀”人才主题周的重要组成部分。该主题周于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”活动框架，涵盖1场科学论坛、5大人才主题日、1场奇点盛会，百余场特色活动覆盖海淀全域，以开放姿态向全球英才发出邀约，为海淀建设世界领先科技园区与创新高地持续注入人才动力。（焦子原）