突破参数迷信：递归自我改进将让ASI智能成本暴跌
imjustnewatai · x · 2026-08-07
作者提出，实现通用人工智能（ASI）的路径可能并非单纯依赖堆叠庞大的参数量（如 10T 到 30T），而是通过递归自我改进（RSI）打破“更大模型等于更高智能与算力成本”的固有绑定。
核心逻辑在于构建一个闭环系统：让模型不仅能进行直觉判断，还能结合搜索、规划和自我进化。系统可以自主测试并迭代其记忆、算法、架构甚至搜索过程，验证有效后保留改进。这样，一个初始参数较小的模型（如 2T）能通过不断积累永久性改进，最终在性能上超越被冻结的 30T 巨型模型。
这种方式会导致总计算需求激增，但单个有效智能单元的成本将大幅下降。ASI 可能会在我们训练出史上最大模型之前，通过这种“更优心智架构”率先降临。
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