谷歌联合创始人谢尔盖·布林在关于 Gemini 4（代号 Argon）的圆桌讨论中说，谷歌「开始踏上 RSI 跑步机」，「现在我们的研究人员和模型携手打造下一版模型」。这段视频由谷歌于周三发布。谷歌 DeepMind 本月发布的 Argon 安全报告则称，没有发现 AI 研发出现显著的端到端加速，并把 AI 驱动 AI 研发的风险评为「目前较低」。
据 The Next Web 报道，布林与谷歌的 Josh Woodward、Tulsee Doshi、Melvin Johnson 一起参加这场对话，并以 Gemini 4 之前发布的 Flash 模型为例。他说，等观众看到视频时，谷歌内部已经领先好几个模型。The Next Web 还写道，谷歌本周已公开发布 Argon；布林自回到谷歌以来一直参与 Gemini 的工作。
B-17 于 10 月 15 日报道，布林在圆桌中表示，谷歌内部的 AI 开发正在加速，模型已在帮助构建自己的后继版本。该报道把递归自我改进（RSI）解释为：AI 帮助构建更好的 AI，从而形成加快新模型迭代的飞轮。B-17 同时写道，Anthropic 和 OpenAI 也说过，AI 可能接近 RSI。
The Next Web 称，DeepMind 本月发布的 Argon 安全与安保报告写道：「AI agent 如今作为高杠杆助手，编写了多数生产代码和 bug 修复，但代码改动在提交前仍需人工审核。」报告还说，AI 已把 AI 研发周期的部分环节自动化，并为这份报告调查了 12 位资深负责人和研究人员。
据 The Next Web 对报告的转述，谷歌 DeepMind 的多数生产代码现在超过 75% 由 AI 写成。完全委托的拉取请求占比从 4 月的 7.5% 升至 9 月的 11.9%，约 88% 仍需人工反复指导，或由人工编写代码。报告称，选择研究方向、设计新实验和诊断训练问题，仍然主要靠人。Argon 在谷歌内部的 AI 研究任务测试中大约只解出一半挑战；完全自动化需要接近满分。
谷歌用 92 项基准组成的内部指数追踪 Gemini 的改进速度。2026 年 4 月 1 日之前，该指数每月上升 0.091 点；此后每月上升 0.118 点。报告称，这一差异在统计上不显著。The Next Web 写道，Argon 位于这条趋势之上；谷歌怀疑原因是更多投入和更多训练算力，「而不是反映出 AI 驱动的加速」。
谷歌 DeepMind 共同负责 Gemini 的 RSI 与 AI for science 的 Vihan Jain 在 X 上写道，这个模型已「嵌在它自己的演化之中」。他又说：「当后训练团队的需求从『要芯片』变成『要 Argon 配额』，就知道 RSI 飞轮进入了新档位。」
Gladstone AI 本周发布的报告采访了 Anthropic、OpenAI 和 Google DeepMind 的研究人员。据 The Next Web 报道，多数受访者认为 RSI 将在 3 到 12 个月内开始；他们还说，如果没有美国政府干预或放缓，也可能更早。
B-17 此前报道，谷歌员工曾测试比 Argon 更强的内部版本 Carbon，部分员工在编程任务上把它与 Anthropic 的 Opus 5.5 相比。这一说法来自 B-17 的先前报道。
