DeepMind Dream-RSI：少162倍调用

时间：2026年9月（论文于 arXiv 发布，编号 2609.14858）。 地点：Google DeepMind（论文署名机构，含马里兰大学、弗吉尼亚大学合作作者）。 人物：Xidong Wu、Zheng Zhang、Zhankui He、Benjamin Coleman、Wang-Cheng Kang 等 Google DeepMind 研究员。 事件详情： Google DeepMind 发布 Dream-RSI 论文，提出"递归自我改进的探索策略"。机制是让智能体在完成一次搜索后，把历史轨迹转为可复用的"回放模拟器"，再对若干替代策略做离线试演——研究团队把这一过程称为"做梦"（dreaming）。所有替代策略都在已记录的搜索树上跑分，无需重新调用模型或评估器，从而把测试新搜索策略的成本压到极低。 论文展示的循环是：在线搜索 → 构造回放模拟器 → 在回放中"做梦"优化策略 → 把改进后的策略用于下一轮在线搜索，周而复始，自带自我改进闭环。 Dream-RSI 改变的是智能体的探索策略，不动底层模型。研究团队用 Gemini 3.1 Pro 和 Gemini 3.7 Flash 在三类共 8 个科学发现任务上做了对比：算法工程、数学优化、GPU 内核工程。 关键基准：在基因组与金融常用的统计计算任务上，Dream-RSI 写出的程序在 6 个测试集上同时跑赢 sklearn、glmnet 等成熟库。Gemini 3.1 Pro 下平均运行时间从 3,587ms 降到 2,931ms，尝试次数从 550 次降到 317 次；对比基线 SimpleTES 需 51,200 次运行，Dream-RSI 仅 317 次——少 162 倍调用。Gemini 3.7 Flash 下，平均运行时间从 2516.7ms 降至 2350.6ms，调用从 3,200 次降到 1,879 次。 背景： 探索策略是 AI 智能体在巨大搜索空间里决定先尝试哪条路、并行哪些、放弃哪些的关键步骤。传统做法分两类：固定策略无法从经验学习，智能体容易反复撞同一面墙；在线策略自适应虽灵活，却要付出大量昂贵的实时评估成本。Dream-RSI 的关键洞察是"已积累的发现历史可作为回放模拟器"，由此获得即时、低成本、离策略的反馈来改进探索策略，再把改进版投入下一轮在线搜索。 影响： 若该路径可扩展，AI 在算法工程、数学优化、芯片加速等"硬科学"任务上将第一次具备规模化、低成本自我迭代能力，科学家与企业研发的成本结构可能被改写。同时，"AI 在 AI 自身之上递归改进"的轮廓正变得具体，从"工具型 LLM"向"自我改进研究智能体"过渡。 总结： Dream-RSI 给出的不是更大的模型，而是"更会探索"的智能体；用历史搜索代替昂贵重跑，让 AI 能在已掌握的搜索空间里用 1/162 的代价挑出更好的策略。当"做梦"成为智能体标准动作，AI 自我迭代的研究循环终于在算力曲线之上找到了加速杠杆。 参考来源： - The Decoder《Google Deepmind's Dream-RSI helps AI agents improve by "dreaming" about past attempts》https://the-decoder.com/google-deepminds-dream-rsi-helps-ai-agents-improve-by-dreaming-about-past-attempts/ - arXiv《Dream-RSI: Recursive Self-Improvement through Evolving Worlds》https://arxiv.org/html/2609.14858v1 - AlphaXiv 摘要《Dream-RSI: Recursive Self-Improvement through Evolving Worlds》https://www.alphaxiv.org/abs/2609.14858 - Daily.dev《Did Google actually build RSI? Dream-RSI first look》https://daily.dev/posts/did-google-actually-build-rsi-dream-rsi-first-look-hzlh4b6qq - Shattered.io《DeepMind Dream-RSI: 162x Fewer Search Calls》https://shattered.io/dream-rsi-recursive-self-improvement-2026/ - GitHub 仓库 https://github.com/zhengkid/Dream-RSI - 项目主页 https://dream-rsi.com/ - Reddit r/singularity《Google demonstrated RSI loop for AI discovery》https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1whwy4m/google_demonstrated_rsi_loop_for_ai_discovery/