OpenAI/Anthropic 员工亲述：实验室内部的 RSI 到底怎么运作
jeremiecharris · x · 2026-10-14
Jeremie Harris 基于对 OpenAI 和 Anthropic 员工的访谈，梳理了前沿实验室「AI 改进 AI」（RSI）的实际工作图景：
- 实验室从一份研究想法清单出发，用每个候选想法在越来越大的规模上训练一系列模型，观察其在关键评测上的表现；
- 表现好的想法（更陡的 scaling 曲线或更好的绝对性能）被保留，差的被淘汰，逐轮叠加更多算力；
- 最终的大训练 run 远大于此前任何测试规模，等于在新架构、优化器、数据配比未经整体大规模验证的情况下，做出「十亿美元级的 YOLO 赌注」。
作者提醒 RSI 值得理解，因为未来可能需要监管：受访研究者普遍认为它危险，不少人认为应当被定为非法。配套报告与 TIME 报道见原帖链接。
所属事件:前沿实验室员工警告递归自我改进或数月内启动(2 条相关)→
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