OpenAI内部报告:AI当"实习生"研究效率提升3.1倍,2028年目标成为独立研究员

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09-15 18:35

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4. AI4Science: 验证、世界模拟、RSI GPT-6 Astra 发布后,Terminal-Bench Science 的 solution rate 在一个多月内从 30.0% 提升到 64.6%。这让我越来越相信:AI 接下来的瓶颈,可能不只是模型本身的 intelligence,而是 feedback。 任何能够被 cheap、fast、scalable、reliable 地验证的任务,都有机会被迅速转化为训练环境:模型不断生成、执行、验证、学习,再生成。Coding、数学和形式化推理已经展示了这种趋势。 但科学研究不同。一个分子是否有效、一个细胞 perturbation 会产生什么后果、一个临床试验设计是否合理,往往需要昂贵、延迟且有噪声的现实反馈。 因此,AI for Science 的关键问题之一,可能是如何扩大 feedback bandwidth:用 verifier、simulation、world model 和真实实验共同构建更快、更可靠的闭环。 而这也决定了 RSI 能走多远:真正有意义的 recursive self-improvement,不能只是 LLM 自己给自己出题和评分,而必须被外部世界约束。 AI 的下半场,可能不只是更强的模型,而是更好的验证、更真实的模拟,以及建立在两者之上的 RSI。 原post:https://zifeng.wang/blog/the-second-half-of-ai-verify-simulate-and-then-rsi.html #人工智能 #大模型 #AIforScience #AIScientist #WorldModel #强化学习 #科研日常

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30. https://finance.sina.com.cn/jjxw/2026-09-15/doc-inirwmvy8745513.shtml.md

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