研究者泼冷水：模型改权重很酷，但离真正的自我改进还很远
paul_cal · x · 2026-11-03
AI 研究者 Paul Calvano（paulcal）就近期引发 5 万点赞的「模型自我改进」热议话题发布长评，指出该话题存在大量夸大：
- 模型能读写权重确实是真的：最近的模型在某些玩具级问题上可以在不借助工具的情况下读取和写入模型权重，这一能力会加速发展并最终变得重要。
- 但对自我改进贡献有限：大模型找到并修复小模型的具体缺陷，本质是 bug fixing，并不是 RSI（递归自我改进）的形态；且所有大结论都缺乏合格的基线对照。
- 关键质疑：人类做前沿 AI 并不直接看权重，模型操作权重是否真是通往自我改进的关键路径并不清楚。
- 他同时认可趋势：自我改进的轨迹确实在来，真正的问题只是它是否、以及多久之内会局限于高可验证性领域。
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