11月8日，一条“AI亲手改写Transformer架构，DeepSeek自我改造暴涨7分”的消息刷屏。事情很具体：模型在推理流程里塞进一段自己写的Python代码，监控思路有没有跑偏，跑偏就回滚重算；它一个权重都没改，AIME和HMMT 2026上的准确率涨了7个百分点。 这更像给没有源码的程序打补丁，而不是一个AI醒来重写自己。AI可以在人画好的框里动手，但还没学会自己画框。对普通人来说，天不会明天就变，但已经在换零件。新智元
涨的那7分，修的是“停不下来”
11月2日，MIT CSAIL四位研究者的博客给了更完整的样本：GPT-6 Astra改了Qwen3.5-0.8B的权重，只动0.016%的参数，MATH-500从7.9%涨到48.1%。但把仓库里的逐题记录翻出来后，故事变朴素了：Qwen的毛病是推理时反复重复、写到截断，Astra修的是这个循环。修改前写完却没答对的只有7道，修改后是245道。 换到不怎么循环的Gemma上，MATH-500只从6.8%到7.7%。它搬开了挡路的石头，没有添上新能力。硅星人Pro
实验室里的加速是真的，但“递归”还没闭环
另一组数据让研究人员紧张。第三方评估机构METR在Anthropic内部待了约11周，算出从2025年10月以后，模型能力进步速度约为之前的1.9倍，其中约80%的加速来自AI参与研发；但报告同时承认，递归自我改进（RSI）仍有差距，主要收益仍来自“AI辅助人类”。机器之心
谷歌的另一组数字更直观：内部超过75%的生产代码由AI编写，但完全委托给AI的代码变更只有11.9%。谷歌自己的说法是，AI能按图施工，但画不了图纸。 Jeff Dean把这两个概念分得更清：自我改进，是系统围绕一个指标去试不同架构；递归自我改进，是系统去改进那个“提出下一步试什么”的系统本身。他的判断是，自动化会加速，但不会让循环无限加速。 Hinton等22位研究者则给出了另一种可能：如果AI完整参与下一代AI的研发，今天需要一年完成的代际跨越，可能被压缩进五周。 这不是现状，是阈值警告。Tech商业后浪进化星球36氪
普通人先被换掉的，是任务
回到日常，变化没那么戏剧性，但更具体。一位做了十多年电商运营的人说，AI接走了他每天重复的运营动作八成，效率提升约三倍；但选品、备货、定价，他一件没交给AI。一家把AI用到极致的零食公司，2025年营收101.89亿元，同比下降4.08%，净利润跌去六成，而全国网上零售额全年增长8.6%。但这家公司的经历说明，AI能把电商效率做上去，却没换来对等的增长。铁骥ViewPoint
AI不是没用，它先把“有套路、可验证、能回滚”的活儿接走。韩国银行的研究更直接：2022年6月到2026年6月，韩国15–29岁青年就业岗位减少28.5万个，其中26.8万个（94%）集中在AI高暴露行业。 这不是“AI抢走所有工作”，而是入口在变窄。霞光社
生活里也一样。11月6日，工信部把预装智能体的手机、平板等纳入进网管理，要求App开发者以电子签名声明是否同意被智能体调用。 你想让助手替你点一份外卖、发一条消息，能不能走到最后一步，不只看它聪不聪明，还看App愿不愿意开放、平台怎么定责。“一句话办事”会逐个小场景开通，不会某天早晨全量上线。BT财经
回到开头那只“自己改自己”的手。它真正改的不是“天”，是一段可以被监控、回滚、验证的推理过程。普通人的日子也会这样被改写：不是一个巨大的转折点，而是一个个任务被移进那个循环。你每天的工作里，有多少是“按图施工”，有多少是“画图纸”？前者正在被接走，后者还没那么快——但实验室里连“画图纸”都开始交给AI了。真正值得盯的，不是AI哪天会醒来，而是那个框最后是谁画的。
