OpenAI披露递归自我改进进展:Agent工时达人工3.1倍
OpenAI披露内部进展称,其原定于 2026 年 9 月实现的「AI 研究实习生」目标已经完成。在研究人员给出明确问题后,Agent 已能独立处理部分原本需要熟练研究员耗时数天的任务。到 8 月中旬,按研究部门总量折算,人类每工作 8 小时,多个 Agent 合计运行约 24.8 小时;不过这只代表运行时长,不等于研发效率直接提升 3.1 倍。

OpenAI披露内部进展称,其原定于 2026 年 9 月实现的「AI 研究实习生」目标已经完成。在研究人员给出明确问题后,Agent 已能独立处理部分原本需要熟练研究员耗时数天的任务。到 8 月中旬,按研究部门总量折算,人类每工作 8 小时,多个 Agent 合计运行约 24.8 小时;不过这只代表运行时长,不等于研发效率直接提升 3.1 倍。

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OpenAI 9月6日首次以内部数据披露“递归自我改进”进展,称已完成去年秋天设定的“自动化研究实习生”目标。数据显示,截至8月中旬,其研究组织中智能体按8小时工作日折算,已实现每1个人类工作日对应3.1个智能体工作日。公司还披露,代码、实验、排障和监控类任务增长明显,但高层规划与方向判断仍主要由人类研究员负责。

OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 发布长文《An Alien Mind》,称当前 AI 更像无法被完全理解的“异星心智”,并表示全球没有任何一家实验室准备好全速推进。文中提到,OpenAI 已看到递归自我改进(RSI)持续推进的迹象,思维链监控能力却在减弱;他主张将对齐要求升级为全球强制安全法律,并推动前沿研究降速与跨国协调。

OpenAI 9月6日首次以内部数据公开“递归自我改进”进展,称已完成去年秋天设定的“自动化研究实习生”目标。公司披露,截至8月中旬,研究组织智能体产出工作量已达人类研究员的 3.1 倍,多项编码、实验、监控和分析任务的使用持续增长。OpenAI同时强调,复杂任务仍需人工介入,7月和8月还曾因安全事件与模型能力评估收紧部分训练环境和算力分配。

OpenAI首席科学家 Jakub Pachocki 于 9 月 6 日发表《An Alien Mind》,称 AI 已在部分能力上以“具变革性”的方式超越人类,并可能继续走向递归式自我改进。文章回顾 OpenAI 自 2023 年以来对推理模型的观察,指出对齐与监控进展仍赶不上能力增长,尤其在 Astra 世代,可观察模型推理过程这扇“窗口”正在变得不再可靠。他同时表示,若安全信心不足,AI 公司应考虑主动减速。

OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 于 2026 年 9 月 6 日发布《An Alien Mind》,回顾自 2023 年中期 RLSlow 项目以来推理模型的发展。他称推理语言模型已成为经济增长的一部分,并开始推动科研、操作计算机界面、协作研究,也带来新的安全风险。文中提到,若当前路径延续,未来几年系统可能出现更大能力跃升。Pachocki 呼吁对机器智能持续快速上升保持极端谨慎,并称 OpenAI 将继续推进对齐、监控和防御措施。

一篇聚焦 BNB 智能链借贷协议 Venus 的工作论文显示,借款人出于递延资本利得税而避免卖出增值资产,可能把个人税务选择转化为 DeFi 资金池共同承担的信用风险。研究覆盖 2020 年 11 月至 2022 年 7 月约 1300 万笔交易,定义下的累计违约债务敞口为 1.3334 亿美元。论文还以 2021 年 11 月美国《基础设施投资与就业法案》为外部冲击,分析税务预期变化如何影响交易活跃度与违约表现。
