Kung nag-isip ka kung gaano kalapit tayo sa mga sistema ng AI na makakapag-disenyo ng mas mahusay na bersyon ng sarili nila, ang Vals AI ay nagbuo na ng scoreboard. Ang Recursive Self-Improvement Index, o RSI Index, ng kumpanya ay sinusubukang masukat ang isang bagay na hanggang ngayon ay nanatili sa larangan ng teoretikal na pag-aalala: gaano kakayang mag-pananaliksik at mag-develop ang mga frontier model sa kasalukuyan upang bumuo ng kanilang mga susunod na bersyon?
Ang pinakamahusay na modelo sa index, Claude Fable 5.1, ay nakakuha ng 35.03%. Maaaring mukhang mababa ito hanggang sa maunawaan ang scale.
Paano gumagana ang RSI Index
Nilikha ng Vals AI ang index sa paligid ng limang tiyak na gawain na nagpapakita ng tunay na workflow ng pag-unlad ng AI. Sinusuri ang mga modelo sa ilalim ng mga limitadong compute at oras, kaya hindi sila makakapag-brute-force para makamit ang mabuting marka sa pamamagitan ng paggamit ng walang hanggang mga yaman.
Ang sistemang pagsusuri ay nakabatay sa mga puntos ng referensya kaysa sa arbitrariyong grado. Isang marka ng 0 ay kumakatawan sa isang baseline, ang 0.5 ay tumutugma sa antas ng performance na naitala na sa mga napanood na pag-aaral, at ang teoretikal na pinakamabuting marka ay nasa 1.
Ang marka ng 35.03% ni Claude Fable 5.1 ay nangangahulugan na ito ay gumagana nang may kahalagahan, ngunit kahit paano ay hindi pa nakakamit ng pagpapakita ng mga teknik na kilala na sa mga mananaliksik. Maaaring lalong lumabas ang mga modelo sa pagpapatupad ng mga eksperimento, ngunit karaniwang naiiwan sa pagbuo ng mga bagong teknik.
Bakit mahalaga ito ngayon
Ang RSI Index ay ipinakilala noong Agosto 2026 sa pamamagitan ng kolaborasyon sa pagitan ng Vals AI at CoreWeave, na nakatugma sa pagsisimula ng kanilang pagsasama-samang pondo ng Series A na $40 milyon. Ang pagsasama-samang ito ay nagbigay ng halaga na $400 milyon sa Vals AI.
Ang CEO na si Rayan Krishnan ay pinosisyon ang index bilang pagpapuno sa isang kritikal na kulang. Ang mga pangunahing AI lab ay nagsimula nang tumukoy sa potensyal ng recursive self-improvement sa kanilang model cards, ngunit walang standardisadong framework para sa paghahambing, ang mga tukoy na ito ay kulang sa isang karaniwang batayan para sa pagtataya.
Sa mga anim na buwan pagkatapos ng kanyang funding round, tumubo ang kita ng Vals AI ng 8x kumpara sa buong 2025. Dumoble ang kanyang base ng mga customer. Tumatlong beses ang kanyang staff.
Ang tanong sa pamamahala
Si Krishnan ay naging malakas na nagpapahayag kung ano ang ibinubuo ng RSI Index para sa regulasyon. Ang pag-aalala ay hindi na ang isang modelo na may marka na 35% ay darating na magmaliit. Ito ay ang pagtaas mula sa 35% patungo sa mas mataas na marka ay maaaring maging malakas, at ang pag-unlad ng mga kakayahang ito ay nangyayari sa loob ng ilang mga laboratorio lamang na may limitadong panlabas na pagkakita.
Pinahalagahan ni Krishnan ang pangangailangan para sa mga istruktura ng pandaigdigang pamamahala na makatugon sa mga pag-unlad na ito. Binibigyan ng empirical na batayan ang RSI Index: mas mahirap iwasan ang mga tawag para sa pagmamalayaw kapag mayroon kang konkretong metrikang nagpapakita ng masukat na pag-unlad patungo sa sariling pagpapabuti.