AI递归自我改进从理论落地,谷歌OpenAI Meta相继布局,监管议题引发关注
据经济观察报消息,近期,“递归自我改进”(Recursive Self-Improvement,简称RSI)成为AI界关注焦点。所谓递归自我改进,即AI介入自身改进过程,形成“能力提升—研发能力增强—能力进一步提升”的正反馈循环,若该循环持续,AI能力有望实现指数级增长。
此前,RSI仅存在于哲学家与未来学家的思想推演中。2025年起,多家科技企业相继宣称其模型具备一定RSI特征。
2025年5月,谷歌DeepMind宣布,其开发的AlphaEvolve已利用Gemini生成候选算法,通过自动评估和演化搜索筛选更优方案,并将该方法应用于数据中心调度、芯片设计及AI训练流程优化。2026年2月,OpenAI在发布GPT-5.3-Codex时表示,该模型在自身创建过程中发挥重要作用,其早期版本可用于监控调试训练过程、管理模型部署、分析测试评估结果,还能协助研究人员处理训练中的异常问题。不久后,Meta研究人员发布HyperAgents,该系统可对负责修改任务智能体的“元智能体”本身进行修改。
随着AI递归自我改进技术从理论走向落地,与之相关的AI监管议题也逐步引发行业关注。
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