研究者提出假说：AI 文献噪声多或拖慢递归自我改进

研究者 Rylan Schaeffer 提出一个自嘲为“锡箔帽”的假说，认为递归自我改进（RSI）的实际进展可能比数学与编程能力所预示的更慢。其理由是 AI/ML 论文中错误比例较高，研究文献噪声大：相比之下 arXiv 上的数学论文大概率基本正确，而 AI 领域缺乏这样可靠的知识基础，使模型难以从文献中获得有效改进信号。

2026-09-28 ~ 2026-09-28 · 2 条相关

• 研究者提新假说:AI/ML 论文大多有错,RlSI 或比数学代码能力慢 — RylanSchaeffer · 2026-09-28

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