01 / THE LANDSCAPE
它究竟在改进什么？
点击节点，查看机制、反馈与边界。六层是阅读视角，可并行发生，并非公认等级或必经路线。
机制已展示局部递归开放问题
RECURSION ATLAS已探索 1 / 6
RSI改进器
也成为改进对象
也成为改进对象
实线：已探索的机制联系 · 虚线：更广泛的研究愿景SELECT A NODE →
把地图里的概念，放进具体任务。
跟随四组案例逐轮查看改动、测试与继承，也可冻结改进器，观察回流在哪里断开。
01提出候选
生成新策略、代码或训练方案。
→02受控实验
固定预算、隔离执行、保留日志。
→03独立验证
在未用于选择的任务上检验。
→04选择与继承
验证收益，记录版本；保留探索分支。
→05再测改进能力
新改进器能否更好地产生改进？
↺递归发生在哪里？ 当被继承的变化也改变了下一轮“如何提出、实验或选择改进”，才触及改进过程本身。重复运行一个固定循环，并不自动证明它更会改进。
02 / INSIDE THE LOOP
把一次改进，带进下一轮
选一个任务，用“下一步”拆开每轮的四个阶段。重点看：留下的究竟是答案、权重、Agent 代码，还是改进器本身。
内层 · 改进任务程序
I(P, Utask) → 更好的 PUtask 检查具体程序是否完成任务，例如正确处理空标签。
外层 · 改进改进器
I(I, Umeta) → 候选 I′Umeta 让候选 I′ 在固定任务池、固定预算下修程序，再据其效果评分。不能直接把一个函数的测试套到改进器源码上。
切换后从第 1 轮重新演示。固定任务、评分规则与候选预算；此对照轨迹用于解释因果，不是实测性能对比。
说明：改写、对话和结果均为预设教学样例；页面不调用模型、不训练模型。DGM 小工具的 6 组输入会在浏览器中实际执行预设函数，其余结果为演示标注。论文机制与本页具体情节请分开理解。
03 / RESEARCH COORDINATES
把论文放回它的坐标
每项工作都回答同样三个问题：改了什么、展示了什么、还不能推出什么。标签是本文的解释性归类。
没有匹配的研究。试试其他关键词，或切换到“全部研究”。
选取能说明机制差异的代表工作，并非完整文献综述；不同基准、预算和模型的成绩不作横向排名。日期为首次公开或论文版本日期。
04 / THE FEEDBACK LAB
循环跑得更快，就一定变强吗？
固定每轮名义预算，调节反馈可信度、改进再投入与迁移比例，观察开发指标与保留集能力如何分离。
改变循环的条件
20 轮，起始指数 100。每次拖动都会从同一起点重新模拟。
能力指数 / 20 轮反馈
数值仅用于理解机制开发集指标保留集能力冻结改进器对照
保留集能力
同一起点：100
递归带来的差值
相对冻结改进器对照
搜索效率倍数
模型假定的效率变量
展开模型假设与计算方式
这是一个确定性的思想实验，不是拟合数据。每轮名义预算相同；“效率”代表相同预算下产生有效候选的能力。它并未模拟 GPU 成本、现实任务或智能上限，也没有证明真实世界存在正反馈。
gₜ = 10 × (0.35 + 0.65q) × eₜ / (1 + 0.09t)
Dₜ₊₁ = Dₜ + gₜ
Cₜ₊₁ = max(0, Cₜ + gₜqτ − 2.8(1 − q)(1 + t/10))
eₜ₊₁ = eₜ × [1 + 0.10rqτ / (1 + 0.08t)]t 从 0 到 19；开发指标 D 与保留集能力 C 初始均为 100，效率 e 初始为 1。g 是开发指标收益；扣除项示意不可靠反馈积累的代价。对照组只把 r 设为 0，其余条件相同。正反馈由公式假设，实际是否存在、强度多大，必须独立测量。
05 / THE EVIDENCE BOUNDARY
什么证据，才配得上什么结论？
“产物更好”和“更会改进”是两种主张。下面是阅读实验时可用的四道检验，综合论文方法与本文的工程建议。
测到了能力，还是迎合了评分？
开发集反复试验会产生选择偏差；模型自己打高分，也可能只是评价器偏好。保持外部验证器、留出任务和数据隔离，检查旧能力是否退化。
看证据：未参与选择的测试集 + 回归测试 + 独立复评
改进器本身，是否真的更强？
让旧、新改进器从同一起点、面对相同新任务，在同等预算下分别运行。比较产生后续改进的速度和质量，才能区分更好的最终产物与更好的改进过程。
看证据：冻结改进器对照 + 多个种子 + 全循环重跑
收益能跨任务延续吗？
单一基准上的提升可能来自特化。需要检查跨分布、跨领域和多轮延续；一次成功、一次迁移，都不能推出通用能力无限增长。
看证据：未见领域 + 长程轨迹 + 失败与回退记录
代价和控制条件被算进去了吗？
更长的搜索、更多模型调用、人类筛选与额外算力都可能解释收益。可修改范围、评估器、预算、审批与回滚需清楚记录，避免把外部投入算成系统自身的改进。
看证据：总成本 + 人工介入 + 权限边界 + 可恢复版本
CLAIM CHECK / 01 OF 03
练习判断一个主张
06 / PRIMARY SOURCES
沿着证据，继续阅读
优先链接原论文、作者项目与机构研究。最后核验：2026-11-13。
本图是学习用的机制地图，分类与阅读顺序为作者整理。工程判断不能替代实验复现；预印本和机构报告不代表已获独立验证。所谓“强 RSI”在这里特指：系统能持续提高自身的改进能力，并在新任务、固定或完整核算的预算下显示可延续收益，而非对行业术语下统一定义。