田渊栋谈递归自我改进瓶颈

2026年10月10日，BestBlogs.dev 报道，田渊栋在 The Information Bottleneck 播客访谈中回顾了从 Dark Forest 到 Meta FAIR 的研究路径，并剖析递归自我改进。他认为，递归自我改进的真正瓶颈在于模型提不出值得探索的好问题；增加上下文只能带来阶段性提升，长期来看需要比 Transformer 更好的架构，以及能用极少数据快速学习的新优化器。他同时提出，应把重复研究交给 AI，人去找新方向。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。