Dwarkesh 播客对谈 Schulman 等：RSI、RL 与 AGI 时间线

9 月 12 日，Dwarkesh Patel 发布新一期播客，邀请三位身处前沿(偏开源)实验室的研究员——Thinking Machines 的 John Schulman、Beren Millidge 与另一位嘉宾——深谈一线实验室的真实进展与下一步走向。

已确认

• 核心议题围绕递归自我改进(RSI)展开，包括对反方观点的 steelman 剖析，评估 RSI 距离现实还有多远
• 讨论 RL 为何奏效、长程 RL 的最新进展，以及 RL 作为通往 AGI 路径的可能性
• 谈及模型自我改进时代人类判断的价值，即如何教模型与如何保持人类监督
• 嘉宾还讨论了中国实验室的进展、自动化研究员与 AGI 时间线

尚未确认

• 第三位嘉宾的姓名在各转发帖中记载不一(有 Charlie/Cameron/Cassandra O'Neill、Callum O'Neill、Colin O'Neill、Miles O'Neill 等多种说法)，且所属机构描述存在差异，本综述不予确认具体身份

为什么重要

John Schulman 是 Thinking Machines 核心研究员、前 OpenAI 联合创始人级人物，其对 RSI 与 RL 通往 AGI 路径的判断，代表了前沿实验室一线研究者的真实看法，对理解 AGI 时间线与技术路线具有较高参考价值。

2026-09-12 ~ 2026-09-13 · 7 条相关

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另有 4 条近重复转述:Scobleizer · _AndrewZhao · SonglinYang4 · _sholtodouglas