#763. 田渊栋剖析递归自我改进：把重复研究交给 AI，人去找新方向

田渊栋回顾了深度学习与强化学习的发展历程，重点探讨了从 AlphaGo 到递归自我改进的演进逻辑。深度学习已从早期的视觉任务扩展至文本与逻辑推理，而强化学习在解决复杂博弈问题后，正向更通用的现实世界任务迈进。当前 AI 研究的核心挑战在于突破现有 Transformer 架构的局限，通过潜在空间推理与高效学习机制，提升模型在数据稀缺场景下的泛化能力。递归自我改进被视为提升科研效率的关键，即利用 AI 辅助代码编写与假设验证，实现研究范式的跃升。尽管目前模型在创造性想法的生成上仍依赖人类引导，但随着开源生态的成熟与计算能力的提升，AI 将逐步从重复性工具演变为具备超能力的科研助手，重塑科学发现与技术创新的边界。