研究者提醒：讨论 RSI 时别忽略人类数据与 RL 环境投入这一隐变量
novasarc01 · x · 2026-11-10
Seth Karten 指出，当前关于递归自我改进（RSI）的讨论普遍忽略了一个关键隐变量：大家只盯着智能体解决新任务的速度和基准饱和有多快，却没有校正人类数据规模和 RL 环境创建投入的急剧扩张——表面上的能力提升，部分来自人力与数据投入的放大，而非模型自我改进本身。他用「没人给那只鹅估值」作比，呼吁评估 AI 进展时应把投入变量纳入考量。
所属事件:AI 圈激辩递归自我改进：形态多样性与隐变量被低估(3 条相关)→
「漫话AGI」频道最新
- Claude 给出未来十年生存建议：让 Agent 干活，判断权留给自己 — FinanceYF5 · 2026-11-10
- Toby Ord 谈 METR 外推：预训练若跳变，任务时长增速将低于 2 倍 — tobyordoxford · 2026-11-10
- 哲学家 Toby Ord:METR 任务时长翻倍预测或偏乐观 — tobyordoxford · 2026-11-10
- flowersslop 将 p(doom) 从 2% 上调至 7% — flowersslop · 2026-11-10
- antirez 担忧：某人私生活风波或削弱开源权重模型的关键支持者 — antirez · 2026-11-10
- 模型层价值易逝,harness 才是 AI 长期价值所在 — DrDatta_AIIMS · 2026-11-10