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标签：RSI×
6月16日
20:46
6月12日
12:57
04:12
04:12Richard Socher@RichardSocher
精选
Richard Socher 宣布其公司 Recursive 在递归自我改进超级智能（RSI）方向取得里程碑：一个自动化科学发现系统在三个 AI 基准测试（NanoGPT speedrun、NanoChat、Sol-ExecBench）上取得 SOTA 结果。该系统由 AI 自主生成代码和想法，无需人类团队发明，实现了从构思到验证的闭环。Recursive 已开源该系统的发现成果，强调其解决方案是创造性的、良性的，而非危险或简单的优化。这标志着向“尤里卡机器”迈出了第一步，未来可指向任意难题自动产出发明。
AI模型自动化科研RSI开源/仓库SOTARichard Socher
推荐理由：AI 自动化科研终于有了可复现的实例——Recursive 的系统自己写代码、跑实验、拿 SOTA，做 AI 研究的团队值得看看这种“AI 做 AI 研究”的范式是否可行。
原文
6月11日
15:28
15:23
15:07
6月8日
14:17
14:17Gary Marcus@GaryMarcus
精选
Gary Marcus 针对 Anthropic 近期关于接近递归自我改进（RSI）的暗示提出质疑。他引用了一项名为 Meta-Agent Challenge（MAC）的基准测试，该测试要求 AI 代理在没有人类设计帮助的情况下，自主构建另一个能完成隐藏测试任务的代理。结果显示，当前 AI 代理在数学、科学问答、竞赛编程、软件修复等五个领域，通常无法超越人类设计的强代理方案，仅有少数闭源前沿模型（如 Claude）表现尚可。Marcus 指出，真正的自主不仅需要工具使用，还需预算意识、失败恢复、压力下的克制以及设计迭代的纪律，而当前代理只是强大的执行者，缺乏工程所需的可靠判断力。
AI模型RSIMeta-Agent ChallengeAnthropicAI 代理自主开发
推荐理由：Gary Marcus 用 Meta-Agent 挑战戳破了 Anthropic 的 RSI 叙事，关心 AI 自主性和工程可靠性的开发者值得一读，看完会对当前代理的局限性有清醒认识。
原文
6月5日
08:51
08:51Gary Marcus@GaryMarcus
精选
Gary Marcus 对 Anthropic 关于递归自我改进（RSI）的博客提出关键批评。他指出，博客中展示的成果属于 RSI（AI 作为人类可用的编码工具），而非 AGI（能自主完成人类所有工作的机器）。Marcus 强调，这些结果来自神经符号系统（如 Mythos 和 Claude Code），并非纯规模扩展的胜利，而是工具和符号系统的胜利。他认为，深度学习确实遇到了瓶颈，神经符号 AI 拯救了它，而实现 AGI 需要新思路，而非仅靠代码优化。因此，我们不必过度恐慌。
行业AGIRSI神经符号系统AnthropicGary Marcus
推荐理由：Gary Marcus 一针见血地拆解了 Anthropic 博客的过度乐观，做 AI 研究的团队和关注 AGI 进展的读者值得一看，避免被标题误导。
原文