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RSI 热潮之下，自我迭代的国产 Agentic Infra 卷向英伟达 GPU 物理极限
3 小时前
RSI（递归自我改进）赛道热度持续攀升，AI系统正从研究对象转变为具备自我研发能力的角色。在英伟达GPU算子性能评测榜单SOL-ExecBench全球竞赛中，国产AI基础设施厂商无问芯穹搭建的GPU算子优化Agent框架斩获四大赛道第一，以88项单题第一位居所有参赛团队之首。该框架通过执行边界隔离、分层Skill与共享记忆机制、多抽象层级算子实现路径设计，构建完整迭代闭环。实验还发现，Agent争抢GPU资源会反向影响系统效率，不同模型的工作流演化模式存在差异。这套实践探索出RSI落地的两条关联路径：一是Agent产出的高效算子反哺训练推理系统，提升计算效率；二是Agent参与调整自身任务执行机制，优化探索交付能力。这印证了AI基础设施不仅是智能运行底座，更能成为参与智能系统持续自我改进的核心组成部分。
