再帰的自己改善を測るベンチマーク「Vals RSI Index」

12/10/2026

再帰的自己改善（recursive self-improvement、RSI）は、AIが自分自身、あるいは自分の後継となるシステムを改良し、その結果「次の改良をする力」までが高まって、改良が改良を呼んでいく正のフィードバックの過程を指しています。
Vals AIが提唱した「Vals RSI Index」は、人工知能が自律的に次世代モデルの研究開発を行う能力を外部から定量的に測定するための長時間型オープンエンドベンチマークで、圧縮、言語モデル訓練、ハーネス設計、事後学習という4つの高難度タスクを通じて各モデルを評価しています。2026年10月時点の最新版ではClaude Opus 5.5が総合首位でした。
「Vals RSI Index」について、生成AIに深掘りさせましたので、ご参照ください。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報だけに基づくものであり、必ずしも実情を示したものではなく、誤った情報を含む可能性があることにご留意のうえ、ご参照ください。

Vals RSI Index
https://www.vals.ai/benchmarks/rsi_index

The Vals RSI Index: A Benchmark for Measuring Recursive Self-Improvement
Recursive self-improvement (RSI) refers to a process in which AI improves itself or its successor systems and, as a result, becomes better at making further improvements. This creates a positive feedback loop in which each improvement drives further improvements.
The Vals RSI Index, introduced by Vals AI, is a long-horizon, open-ended benchmark designed to provide an external, quantitative measure of AI’s ability to autonomously conduct research and development on next-generation models. It evaluates models through four challenging tasks: compression, language model training, harness design, and post-training. In the latest results available as of October 2026, Claude Opus 5.5 ranked first overall.
I asked generative AI to examine the Vals RSI Index in depth. Please refer to the resulting analysis.
Please note that the findings of this AI-generated research and analysis are based solely on publicly available information, may not accurately reflect actual circumstances, and may contain errors. Please review them with these limitations in mind.

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