Nathan Lambert:训练配方复杂度上升,人类距 RSI 仍远
natolambert · x · 2026-09-12
Hugging Face 研究员 Nathan Lambert 讨论人类在 AI 研究中的中心地位还能维持多久。他认为我们可能只是接近而非已进入 RSI(递归自我改进)阶段:当前前沿实验室的模型开发者都在高强度工作,且往往埋头于狭窄的任务,靠人肉积累堆出模型能力。
他还补充一个关键判断:RSI 要成立,训练配方的复杂度必须下降,而现实是这个复杂度一直在上升——这本身就是人类尚无法被移出 AI 研究核心的证据。
所属事件:Nathan Lambert：人类仍在苦熬，AI 距递归自我改进尚远(2 条相关)→
「漫话AGI」频道最新
- Dario Amodei 发文呼吁给 AI 前沿降速,Anthropic 率先开放第三方安全评估 — paulnovosad · 2026-09-12
- Dario 发文呼吁放缓前沿 AI,学者追问多智能体对齐到底对齐什么 — ruthstarkman · 2026-09-12
- 算力换科研?OpenAI 流体模拟 88 小时成本可雇 600 博后一年 — giffmana · 2026-09-12
- 数学教授回应「终结纯数学」论:研究数学离不开制度性支持 — bcubeddd · 2026-09-12
- OpenAI 推出 ChatGPT 金融服务版,直指华尔街初级分析师工作 — perspicacity_ai · 2026-09-12
- 评论者质疑 Dario 放缓论:美国减速只会让他国填补差距 — BenBajarin · 2026-09-12