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178: 与田渊栋聊 RSI：模型自进化如何到来？

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178: 与田渊栋聊 RSI：模型自进化如何到来？

晚点聊 LateTalk

4 DAYS AGO
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「专聊 RSI 的一期来了。」 在 171 期节目 AI 二季度季报中，我们重点聊了 RSI，递归自进化。 那之后不久的 6 月底，我采访了从去年开始就在这个方向探索的创业者之一田渊栋。他参与创立的 Recursive SuperIntelligence 的缩写也是 RSI，目前估值超 46 亿美元。 我们聊了这个不算新鲜的想法为何在今年春天 “复兴”，相比十年前 Google 做 AutoML 用 AI 辅助神经网络的架构搜索，现在的 RSI 或者说 AutoResearch 已经发展到哪一步。 6...

Highlights

本期《晚点聊》邀请 Recursive Superintelligence 联创田渊栋，深入探讨递归自进化（RSI）这一前沿 AI 方向。节目从 RSI 为何在近期升温谈起，剖析其与 AutoML 的差异、Anthropic 等公司的进展，以及 “率先实现者将甩开对手” 的竞争假设。田渊栋还分享了公司第一阶段成果、面临的挑战，以及他对 AI 研究科学化、智能提升曲线和终极形态的独到见解。
00:05
RSI 比 Coding Agentic 更宏大，难度和路径也更复杂。
05:53
模型能充当研究员，发现自身弱点并优化
11:27
验证周期从数天压缩至几分钟
15:07
AI 承担执行，人更重判断与品位
15:26
大模型能理解 AI 本身，扩大了解空间
19:48
分数是衡量自我进化的关键指标
30:46
AI 擅长重复性工作，人类在创造性领域仍有优势
39:49
智能提升是阶梯式跳跃，而非平滑上升
43:43
修仙社会可能让人类失去发展动力
51:22
通用思考比专业经验更高效
56:17
实现 RSI 需要 Scaling Law 之外的创新
58:55
能力与欲求可分离
1:05:06
AI 系统将成为知识发现系统
1:05:45
人类仍可欣赏 AI 发现知识的美感
1:13:22
写代码经验对研究品味有帮助但两者不同
1:18:48
scaling 红利已被大厂吃尽
1:20:26
150 人是组织效率的临界点
1:23:22
追求精巧结构与美，同时意识到美的局限。
1:26:09
RSI 已开始发生，得益于模型 coding 能力提升

Chapters

田渊栋创业谈 RSI 宏大愿景
00:00
从科幻设想走向 RSI：为什么循环开始转起来
为什么 RSI 在今年变热？
05:53
去年与 GPT-5 合写论文，从不用再招实习生到创业
07:15
coding 能力提升后，研究老手的春天又回来了
13:10
从 AutoML 到 RSI：AI 辅助研究的今夕变化
15:26
RSI 竞赛：“它比 coding agent 大得多”
Anthropic 长文更多展示了提效，还不是递归自进化
19:48
解决 RSI 不只靠 coding 这个支点
27:14
强者愈强的变数：智能提升可能是跳跃的，而非平滑的
38:07
终极形态也许是 “修仙社会”
43:38
Recursive 公司的第一步：把研究系统跑起来
First Steps：三个 benchmark 的初步成果
45:51
现在缺什么？数据、算力与可解释性
54:43
AI 终将成为科学
自我进化的风险
57:13
“多数人已经绝望了，但我认为 AI 终将成为科学”
59:37
当 AI 能自己发现新知识，那我就来欣赏吧
1:05:45
追求美的结构，也知道这是一种局限
从 Waymo 到 FAIR，从工程回到研究
1:08:13
hands on 带来的研究判断：区分难的不同程度
1:14:11
大厂为什么变慢：小团队、扁平协作与 150 人临界点
1:20:26
追求美的结构，也知道这是一种局限
1:23:22
连点成线：延伸推荐
1:26:09

Transcript

田渊栋: 这个时候我觉得也许 5 年之后我就被取代了，那么这个时间可能已经快到了。那么在这种情况下与其自己被取代，不如我就开公司。 曼祺: 就 RSI 非常需要 Coding 和 Agentic 的能力，然后这两个能力本身其实对这些前沿的模型公司来说，它已经是它的主项。 田渊栋: 我觉得 RSI 比 CodingAgentic 要大得多，然后它的难度，然后它的可能的路径比现在 CodingAgentic 要大很多。 曼祺: 所以你觉得就光有这个支点，其实不见得你就能做好 RSI。你觉得有声之灵会看到，图灵奖...