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Mirendil和Recursive两家初创公司发布递归自我改进（RSI）重大成果：前者单人3.5个月用千万美元算力手搓100B–500B编程基座模型Mirendil-Base；后者推出40B参数高效编程模型Flint及自动化研究系统Eureka Machine。英伟达研究员Ali Hatamizadeh指出，AI正取代重复性执行工作，人类核心价值转向判断力、底层理解力与前沿问题攻坚能力。
硅谷初创公司Mirendil仅凭1名研究员和AI Agent，在三个半月内以不到1000万美元成本训练出参数达1000亿至5000亿的编码专用基座模型Mirendil-Base，其部分指标逼近Kimi K3、DeepSeek-V4等主流模型，标志着AI自主训练范式取得关键突破，但高昂成本与顶尖人才门槛仍限制普及。
Anthropic前员工Behnam Neyshabur和Harsh Mehta联合创立AI初创公司Mirendil，获2亿美元融资、估值10亿美元，聚焦‘递归自我改进’技术路径，致力于打造赋能科研人员自主训练垂直领域AI模型的工具平台，推动AI for AI for Science范式。
