学者：弱递归模型靠海量自主实验也能逼近自我改进
S_OhEigeartaigh · x · 2026-11-11
AI 治理研究者 Seán Ó hÉigeartaigh 提出一个观点：实践中「弱递归自我改进」与「自主实验式改进」两类概念可能越来越难清晰区分。
他的论证是：弱递归模型已经能较为自主地做大量实验、试错看什么有效，通过尝试更多方案逐步榨出改进，偶尔还能得到颠覆性洞见；这种能力长期累积，会推动模型向「自己规划自己的后继版本」的能力演进。
换言之，即便没有强意义上的递归自我改进，仅靠大规模自主实验也可能让能力边界不断外扩，因此对两类改进路径做干净切分在现实中未必成立。
「漫话AGI」频道最新
- 数学家劝言：ML 从业者别怕花时间打牢数学直觉 — TivadarDanka · 2026-11-11
- IGF 评委集体抵制 AI 游戏,House House 澄清 AI 代码占比不足 0.1% — Aryvyo · 2026-11-11
- Lenny 报告：PM 岗位四年新高，工程师需求停滞 — SumitGup · 2026-11-11
- 「没人梦想订机票」：自动化流程不等于剥夺人的体验 — vhanagwal · 2026-11-11
- 斯坦福 trio 创立非营利 STABL，研究 AI 社会影响 — RishiBommasani · 2026-11-11
- Goodfire 发布神经元可解释性研究：数万神经元页面与自动化「神经元科学家」 — teortaxesTex · 2026-11-11