AI 能力增速是场拔河:「AI 改进 AI」对撞「边际递减」
CFGeek · x · 2026-11-08
CFGeek 引用 Adam Marblestone 借助 Claude 推导的 AI 能力增长模型,提出核心判断:AI 能力的增长率取决于一场拔河——「AI 改进 AI」推动增速走向双曲线式爆发,而「边际收益递减」与「 ideas 越来越难找」则把增速拉向熄火;增速的变化(扣除投入变化)就是判断哪边获胜的证据。
模型把进展拆为有效算力 E = 硬件 H × 软件效率 S,其中:
- 研究产出软件效率:dS/dt = a·R^λ·S^φ;λ<1 是并行化惩罚(研究员翻倍产出不到翻倍),φ 是「点子越来越难找」项(φ<1 时每单位 S 的边际成本递增);
- 自动化将研究努力 R 与 AI 能力挂钩,形成反馈回路。
这是一份用微分方程刻画「递归自我改进 vs 收益递减」谁占上风的简洁分析框架。
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