178: 与田渊栋聊 RSI：模型自进化如何到来？
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This episode features a discussion with 田渊栋 about Recursive SuperIntelligence and the evolution of AI models.
「专聊 RSI 的一期来了。」 在 171 期节目 AI 二季度季报中，我们重点聊了 RSI，递归自进化。 那之后不久的 6 月底，我采访了从去年开始就在这个方向探索的创业者之一田渊栋。他参与创立的 Recursive SuperIntelligence 的缩写也是 RSI，目前估值超 46 亿美元。 我们聊了这个不算新鲜的想法为何在今年春天“复兴”，相比十年前 Google 做 AutoML 用 AI 辅助神经网络的架构搜索，现在的 RSI 或者说 AutoResearch 已经发展到哪一步。 6 月初，Recursive SuperIntelligence 释放的第一批成果是一个具体的实力，它们在小规模上，验证了一个 AI 系统可以自动化地提升性能、提升效率和改进 Infra： 图注：图中蓝色底纹一列，为 Recursive Superintelligence 公司 6 月初取得的成果。 这期节目录制的 6 月底，还没有涵盖一些后续事件，如 OpenAI 一举解决了 10 个数学难题。Thinking Machines Lab 的联创之一翁荔重新回到 OpenAI，据报道，她将带团队探索的方向就是 RSI。 关于 RSI，一个极有诱惑力、也十分危险的假设是：率先达到这个状态的公司，会把其他人越甩越远。这也是从 Anthropic 到 OpenAI 等前沿模型公司尤为关注这个方向的原因之一。 这个推演成立吗？田渊栋认为还有另一种可能性，这取决于，你认为智能的提升是一条平滑向上的曲线，还是你 bet（押注）它会阶梯式跳跃。 本期也已发布了视频版，可前往各主要视频平台搜索「晚点聊」观看。 本期嘉宾： 田渊栋，Recursive Superintelligence 联创 本期主播： 曼祺，《晚点 LatePost》科技报道负责人 时间线跳转： -从科幻设想走向 RSI：为什么循环开始转起来 05:53 为什么 RSI 在今年变热？ 07:15 去年与 GPT-5 合写论文，从不用再招实习生到创业 13:10 coding 能力提升后，研究老手的春天又回来了 15:26 从 AutoML 到 RSI：AI 辅助研究的今夕变化 -RSI 竞赛：“它比 coding agent 大得多” 19:48 Anthropic 长文更多展示了提效，还不是递归自进化 27:14 解决 RSI 不只靠 coding 这个支点 38:07 强者愈强的变数：智能提升可能是跳跃的，而非平滑的 43:38 终极形态也许是“修仙社会” -Recursive 公司的第一步：把研究系统跑起来 45:51 First Steps：三个 benchmark 的初步成果 54:43 现在缺什么？数据、算力与可解释性 -AI 终将成为科学 57:13 自我进化的风险 59:37…
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