Greg Kamradt 拆解 RSI 两大前提:AI 擅长优化,不擅长架构级突破
GregKamradt · x · 2026-09-23
ARC 负责人 Greg Kamradt 提出递归自我改进(RSI)需要两个条件:
- 模型能生成真正「改进」模型的想法——但他强调 NanoGPT 式的优化改进与架构层面的根本性改进差别巨大,目前 AI 在前者远强于后者。
- 把人类移出闭环——现在仍是人类点下「部署」按钮,这一瓶颈既拖慢循环也保留监督;移除人 oversight 后,信任问题最终要靠更好的监测与可解释性解决。
他指出 RSI 其实已经存在:把本地模型放上自动研究循环去改进自己或别的模型,就是 RSI,只是效果还很差——所以业界争论的其实是「RSI 的程度」而非有无。
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