AI下半场:Anthropic等屯粮备战 RSI竞赛白热化。递归自我改进(RSI)成为今年AI领域的热门话题。OpenAI、Anthropic等头部厂商都在积极推进相关研究。一家名为Theseus Labs的前沿AI实验室结合72家产业实践,推出了“RSI五级框架”,引起了广泛关注。发布仅10小时就达到了百万浏览量,并得到了多位顶级AI研究者和行业KOL的推荐。
报告指出,RSI是当前最热门的研究方向之一。OpenAI组建了专门的RSI团队,Anthropic发布了《When AI Builds Itself》,Google DeepMind用AlphaEvolve优化自家芯片,Meta用AIRA2进行自动研究,腾讯混元用Hyra进行经验驱动搜索,字节Seed则让模型进入评测、数据、训练全环节。全球头部玩家在RSI上的路线选择已明显分化,有的从模型权重和训练规则切入,有的从Harness、记忆和技能库入手,还有人押注于评估器与奖励机制的持续演化。
Theseus Labs的核心创始人周煊赫是上海交大计算机学院最年轻的助理教授,博士毕业于清华大学。他专注于大模型数据治理、自进化理论与智能体记忆,主导了多篇高被引论文,并获得多项荣誉。Theseus Labs联合多家学术与产业机构,发布了《The Last AI Built by Humans: Toward Genuine Recursive Self-Improvement》报告,首次系统定义了RSI的技术路线、产业实践和评估挑战。
为了客观评估当前大模型离真正的自主还有多远,Theseus Labs构建了一个新指标:Headroom-Closed Index(HCI)。HCI衡量的是模型填补了多少通往满分的差距。通过汇总2023年至2026年间覆盖10大能力领域的393组模型与基准测试观测,他们发现不同领域的能力余量差异显著。例如,前沿数学和研究生级科学的HCI分别达到86.4和85.8,而法律推理和多模态推理的HCI仅为64.5和62.2。
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