深度解析 RSI：当 AI 开始实现自我迭代提升
阿里技术系统梳理了 RSI（递归自我改进）的概念边界，指出它与 Agent 自进化、持续学习的关键区别在于改进必须由 AI 自身完成。
推荐理由：文章把 RSI 从概念争议到 DGM、SEAL、AlphaEvolve 等代表工作串成一条线，并给出可复用的六步闭环框架。
#部署/工程
阿里技术精选AI 评分7272 腾讯技术工程精选AI 评分6262 三万字长文：大语言模型从零入门
腾讯技术工程发布近三万字长文，用猜数字和“他口渴了，于是喝了一杯____”等同一组例子，从预测下一个 token、熵与交叉熵讲到神经网络、Transformer 和从模型到 ChatGPT 的后训练流程。文章称不需要机器学习背景，数学只用到加减乘除和对数，带计算过程的公式可跳过。文中还梳理了幻觉、知识截止、上下文有限等局限，并引用 DeepSeek-R1 报告说明可验证奖励的推理强化学习。
推荐理由：长文用同一组例子把预测下一个 token、交叉熵、Transformer 到后训练串成一条线，适合作为入门路径参考。
vivo互联网技术精选AI 评分5858 知识不是文件，也不是向量 | KDC 系列 02
vivo 互联网存储团队在 KDC 系列 02 中区分知识与文件、向量及 RAG，并将知识定义为已经验证、可复用且能降低不确定性的认知成果。文章以旧版退款政策被检索误用为例，提出知识对象应管理来源、证据、版本、成熟度和适用边界，并介绍了 Knowledge Card 的实践检查项。作者说明 KDC 仍处于开放研究阶段，相关定义与框架尚非成熟的行业标准。
推荐理由：旧版退款政策被高相似度检索误用的案例，具体呈现了版本、有效性与适用边界治理的重要性，文中还给出 Knowledge Card 的检查框架。