递归自我改进（RSI）概念源自 I. J. Good（1965）对“超智能机器”的定义，Yudkowsky（2008）将其明确为 AI 用当前智能改进自身认知机制的反馈循环。在现代 AI 中，该循环可表现为模型直接重写自身权重，或更广义地改进训练流程与部署系统，从而催生在经济价值任务上表现更优的继任模型。前沿实验室（Anthropic、OpenAI）的研究速度已被证明因此大幅加快。