OpenAI 研究者称 engram 模块是持续学习基石

OpenAI 研究者 Will Brown 分享了对持续学习方向的判断，认为 engram 模块或类似机制将是持续学习的基础性组件，而非单纯的效率优化技巧。他还提出名为「agentic gradient」的最终方案构想：agent 可以自由对自身 harness（运行环境）或权重做任何想做的改动，实现自我进化。

2026-10-20 ~ 2026-10-20 · 3 条相关

• 研究者提出「agentic gradient」：让 agent 自由改动自身 harness 与权重 — willcb · 2026-10-20
• will cb:engram 模块是持续学习的基石,并提出「agentic gradient」构想 — willcb · 2026-10-20
• Will Brown：engram 模块或是持续学习的根基而非效率技巧 — lu__jasper · 2026-10-20