如果AI不仅能回答问题，还能参与改进自己的模型和研究工具，再用升级后的系统继续下一轮优化，会发生什么？这就是“递归自我改进”（RSI）想探索的循环。东京AI创业公司Sakana AI已任命神经网络研究先驱Jürgen Schmidhuber为首席科学顾问，并计划由他共同领导新的RSI实验室。
Schmidhuber长期研究LSTM、元学习和自我改进系统。Sakana称，他早期提出的思路直接影响了公司内部的Darwin Gödel Machine与The AI Scientist项目。新实验室的目标不只是在语言任务上训练更强的AI，还包括“物理世界AI”——让系统理解、模拟并与现实环境互动，进一步连接神经网络与机器人研究。
这次任命的看点，是Sakana为自己的自动化研究路线请来了一位标志性学术人物，并希望在东京聚集更多国际研究者。不过，现有材料尚未披露实验室的具体团队、技术方案、时间表或评测结果；目前更像一次研究方向与人才布局的公开确认。