@rohanpaul_ai：“如果你实现递归自我改进，该曲线将走向超指数增长，而这是投资……的关键部分”

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摘要

Google DeepMind首席战略官Jasjeet Sekhon讨论了AI基础设施支出如何由对递归自我改进的期望所驱动，并引用AlphaEvolve的有限收益，例如将Gemini训练时间缩短1%。

“如果你实现递归自我改进，该曲线将走向超指数增长，而这是投资论点、科学论点的关键部分，也是社会为何进行当前投资的关键部分。” 谷歌DeepMind首席战略官Jasjeet Sekhon表示，AI基础设施支出正在为一个人们期望中的自我改进循环提供资金。 在其最强形式下，递归自我改进（RSI）将使AI能够以越来越少的人类监督来设计、评估和训练更强大的后继者。 目前的证据仍然较为有限：例如，谷歌的AlphaEvolve提出算法，然后自动化评估器根据人类定义的目标对它们进行运行和打分。 谷歌表示，由此产生的内核更改将Gemini的训练时间减少了1%，这是有界改进而非自主后继设计的例子。 ---- 来自“Berkeley RDI”YouTube频道（完整视频链接见评论）
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缓存时间: 2026/08/05 14:24

“如果实现递归自我改进，这条曲线将走向超指数增长，而这正是投资论点、科学论点的关键所在，也是社会为何进行当前投资的关键原因。”

Google DeepMind首席战略官Jasjeet Sekhon表示，AI基础设施支出正在为一个人们期望的自我改进循环提供资金。

在最强的形态下，递归自我改进（RSI）将使AI能够设计、评估和训练能力更强的后继者，而所需的人类监督将越来越少。

目前的证据仍然较为有限：例如，谷歌的AlphaEvolve提出算法，然后由自动评估器根据人类定义的目标运行并打分。

谷歌表示，其产生的内核更改将Gemini的训练时间减少了1%，这是一个有界改进的例子，而非自主式后继设计。

来自“Berkeley RDI”YouTube频道（完整视频链接见评论）

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