田渊栋：我的工作五年内会被取代，于是创业做递归自我改进
机器之心 · wechat · 2026-10-10
机器之心整理田渊栋在 The Information Bottleneck 播客的近一小时对话。他刚结束 Meta FAIR 近十年生涯，以联合创始人身份加入 Recursive Superintelligence，公司结束隐身状态，宣布以 46.5 亿美元估值完成超 6.5 亿美元融资，GV 和 Greycroft 领投，英伟达和 AMD 参投。
核心判断
- 他坦言做完 Meta 最后一个项目后意识到「我的工作大概五年内就会被取代」，与其被动失业不如主动开公司。
- 但给 AI 泼冷水：让模型自己想点子，只会给出「非常平庸、谁都知道」的方向；研究闭环里最难自动化的是「提出想法」。
经历回顾
- CMU 时期亲历 Smith Hall 关于 AlexNet 是否侥幸的争论，多数人认为是侥幸。
- FAIR 期间做围棋 AI DarkForest，2015 年击败顶尖业余棋手；2018 年复现 AlphaZero 得到 OpenGo，用单块 V100 让四位韩国职业棋手一盘未胜。
- 认为强化学习里「真正重要的不是算法，而是动作空间和状态空间的设计」，据此提出潜空间蒙特卡洛树搜索 LA-MCTS。
Coconut 与潜空间推理
- 他自述「思考时从来不用语言」，由此提出 Coconut（连续潜空间思维链）。前沿模型未采用的两个原因：潜空间缺乏人类思考数据；潜在表示高度个人化。
大模型时代的研究方式
- 最后一篇 Meta 论文（唯一作者，研究 grokking）把 GPT-5 当合作者，效率提升约 6-10 倍且是保守估计。
- 新架构总在规模化时失灵，他归因于归纳偏置，并以 ViT 为例；认为必须理解网络内部发生了什么，否则「算力最多的公司赢」。
开源与安全
- 对限制递归自我改进直言「很难阻止人们这么做」，边界太模糊；Recursive 会开源研究成果。
- 最担心的局面是「一小撮精英掌控最强模型，其他人付高昂溢价」；对开源追平闭源乐观，以 Kimi 为例。
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