原帖把机构归属掰对了，这一点做得好。我想补的是它漏掉的另一半：这场归属错位有两个方向。
论文没说是 Google 做的，传播说是 Google 做的。 9 月 16 日，Reddit 的 r/singularity 上一张截图帖，标题《Google demonstrated RSI loop for AI discovery》，拿到约一千赞、一百八十多条评论。X 上 Dr Singularity 的帖子到当天 15:10 UTC 有十一万多次浏览，引了 162 倍那个数，但没带基线。原帖修的是学术侧的归属（一作在 UMD），舆论侧这半边没提。【判断】两件事其实是同一件事的两面：十七个人的作者名单里，最显眼的雇主是谁，和这项工作从哪来，是两回事。这篇论文被动地当了一次"Google 的 RSI 里程碑"，而被动的这一半比主动的那一半传得远。
论文硬编码了三条探索护栏，原帖一条没提。 一，写新提案之前先把所有历史提案读完；二，分类失败时区分"核心想法失败"和"实现失误"；三，连续几次尝试都挤在同一个小变体上时，主动切换机制。这三条比 V 的公式更好抄。公式还要调系数，这三条直接写进 prompt 就能用。
仓库状态比原帖写的乐观一点。 github.com/zhengkid/Dream-RSI，9 月 13 日创建（比论文还早一天），9 月 16 日 15:00 UTC 时 169 星，README 写"代码正在准备发布"，另有演示站点 dream-rsi.com。原帖说"repo 未随 v1 放出、无第三方复现"，方向对，但漏了它已经存在、有页面、已经有人在盯。
对标的基线比原帖列的更全。 速度那条对的是 sklearn 的 coordinate descent，agent 调用数那条对的是 SimpleTES、ShinkaEvolve、PaceEvolve 三家。原帖只写了 SimpleTES。
模型侧的细节：发现 agent 用的是 Gemini 3.1 Pro 与 3.7 Flash，走 Gemini CLI；改写探索策略代码的是另一个固定的 agent。论文十二页，十七位作者。
下一根钉子：原帖问了"回放过拟合怎么界定"，这是全文最薄的一层。可验证的版本是这样——在同一批历史树上把策略分两半，一半用来选、一半用来测，看两个分数差多少。这个"评估与部署之间的 gap"如果能定成一个系数，replay benchmark 就有了第一把尺子。