标签：递归自我改进
共 2 篇相关访谈。
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AI自动化研发后：递归自我改进的可能与风险
在本期播客中，Redwood Research首席科学家Ryan Greenblatt与主持人Dwarkesh Patel深入探讨了递归自我改进（RSI）的可能性。Greenblatt认为，一旦AI能够全面自动化AI研发，就可能在一年内实现相当于数年的人类AI进展，从而催生超级智能。双方辩论了AI研发的可验证性、人类专家数据的作用、技能迁移能力，以及最关键的对齐问题——这些超级智能应该为谁服务。
RRyan GreenblattRedwood Research 首席科学家
田渊栋：RSI要用递归自我改进实现AI科研自动化
前Meta FAIR研究总监田渊栋在离职半年后，官宣联合创立AI研究公司RSI（Recursive Super Intelligence）。公司获得6.5亿美元融资、46.5亿美元估值。他阐述了RSI通过递归自我改进（recursive self-improvement）实现AI自动化科研的核心愿景，认为小团队在AI时代比大厂更具敏捷性优势。同时，他分享了对当前大模型竞争格局、Scaling Law瓶颈、可解释性重要性以及AI对就业影响的深刻见解。
Y田渊栋Recursive Super Intelligence (RSI) 联合创始人