AI 递归自我提升(RSI)正推动模型从简单的生成式工具向具备科研能力的 “发现模型” 演进。Apodex 团队指出,通过构建长程任务执行能力与多智能体协作系统,AI 能够自主提出并验证人类尚未解决的科学假设。这一过程的核心挑战在于如何通过严格的验证机制抑制递归漂移,并利用顶级科学家的学术品位对齐模型,避免其产生迎合用户或盲目挑刺的偏差行为。未来 AI 的进化不再仅仅依赖数据规模,而是通过自我诊断、自我造题与自我训练的闭环,在生物医药、材料科学等复杂领域实现从解题者到科学家的角色转换,最终解决人类面临的根本性难题。
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