研究者提新假说:AI/ML 论文大多有错,RlSI 或比数学代码能力慢
RylanSchaeffer · x · 2026-09-28
Rylan Schaeffer 提出一个关于递归自我改进(RSI)可能比数学与代码能力所暗示的更慢的"锡箔帽"假说：
- Arxiv 上的数学论文大概率基本正确
- GitHub 上的代码大概率基本正确
- 而 Arxiv 上的 AI/ML 研究大概率基本不正确
言下之意:如果模型靠阅读现有研究来做 AI 研究自动化,其所依赖的语料质量远差于数学和代码,会拖慢自我改进的速度。
所属事件:研究者提出假说：AI 文献噪声多或拖慢递归自我改进(2 条相关)→
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