从 Claude 到 AlphaEvolve：AI 自我改进离「奇点」还有多远
Exponential View (Azeem Azhar) · rss · 2026-10-26
Exponential View 的 Azeem Azhar 梳理了「AI 递归自我改进（RSI）」的真实进展与边界。
循环确实在发生
- Anthropic 联创 Jack Clark 在 IMF 演讲中称奇点已开始：8 月 Claude 主导了公司 26% 的 AI 研发（有人类监督）；OpenAI 10 月晒出内部模型完成的 719 份数学手稿。
- Sakana AI 与 UBC 复现 Gödel machine 思路，agent 迭代改写自身代码，SWE-bench 提升 30 个百分点、Polyglot 提升 15+ 个百分点。
- Google 的 AlphaEvolve 找到更快的矩阵乘法 kernel，提速 23%，把 Gemini 训练时间缩短约 1%。
- MiniMax 报告其模型经 100+ 轮改写自身 agent 的 harness、采样与记忆，内部评估提升 30%。
关键限定
以上案例中 AI 改写的都不是模型权重本身，而是模型周边的 harness、记忆等辅助部分。今年 9 月「AI 搭的 agent 与人搭的一样好」的实验其实无定论：不同运行间的差异大于 AI 与人类成果间的差异。
审慎观点
有分析将 AI 自我改进分为五类：前四类描述自主程度，目前只观察到第 1、2 类；第五类是加速回报——自主性提升并不保证起飞，每轮改进的收益须不低于上一轮。文章标题点出结论：对科学研究而言，瓶颈并不在智能。
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