Google 用 AI 改进 AI：训练内核提速 23%，算法将写入下一代 TPU
imjustnewatai · x · 2026-09-12
作者梳理了 Google 在「递归自我改进」方向的两条公开进展：
- AI co-scientist（2025 年 2 月）：官方描述为「随算力增加实现递归自我改进」，其 agent 系统可生成、批判并迭代研究提案，目前的改进体现在提案质量上。
- AlphaEvolve（2025 年 5 月）：用 Gemini 优化训练 Gemini 所用的算法，一个关键训练内核提速 23%，使整体训练时间缩短约 1%；其中一项芯片设计改进已被整合进即将推出的 TPU。
作者推测 Google 的 RSI 路径：自动化更多 AI 研究环节 → 改进训练与硬件 → 得到更强模型 → 再用该模型反哺流程。值得观察的指标是：每一代模型是否在「构建下一代」这件事上变得更强。
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