英伟达年度「最危险」论文:AI自繁衍代码,无限刷级进化

marsbit发布于2026-06-28更新于2026-06-28

文章摘要

英伟达、剑桥大学等机构发布题为“红皇后哥德尔机器”的论文,提出一种让AI通过自我编写、测试、淘汰与保留代码来实现无限进化的方法。该机制允许AI不仅进化自身,还能主动进化其“考官”(评估器),形成相互竞争的动态循环,从而打破过去20年“哥德尔机”因需数学证明而停滞的理论困境。 实验显示,该系统在代码生成、论文撰写和数学证明等任务中均取得提升。例如,代码生成通过率从69.9%提升至71.7%,且效率更高;论文接收率从21.8%升至40.5%;数学证明任务中搜索成本降低3倍。此外,系统还缓解了LLM裁判偏爱AI内容的问题,进化后的评审对AI与人类内容一视同仁。 Anthropic联合创始人Jack Clark预测,到2028年底有60%概率出现高度自主进化的AI。该研究被部分评论称为“年度最危险论文”,因其可能开启AI无休止自我迭代的递归自我改进(RSI),加速迈向人工超级智能(ASI)。

【新智元导读】年度最危险论文发了!英伟达打破20年封印,让AI亲手造出更狠的「考官」淘汰自己。无休止的自我进化一旦开启,2028年ASI降临真不是玩笑。

Anthropic彻底「RSI上头」了!

联合创始人Jack Clark抛出惊人预测,到2028年底,一个高度自主进化的AI就会诞生。

这个概率,是60%!

在人们还在为「2028 RSI能否实现」争论不休时,剑桥大学、英伟达等机构联手,丢出了一篇重磅论文——

「红皇后哥德尔机器」(Red Queen Gödel Machine)

它的运作,宛如一场残酷的AI生存游戏:

AI自己编写新的学习算法,并将其投入沙盒进行试炼。失败的直接抹杀,成功的保留下来。

接着,幸存者们开启下一轮的自我进化与繁衍。

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2606.26294

但真正令人毛骨悚然的,是AI随后展现出的「顿悟」:它意识到,想要不断变强,就必须面对更加苛刻的试炼。

于是,AI开始主动「进化」自己的考官。

它亲手打造出更严苛的裁判,来评判自己写出的更高级的代码。

这套机制,将AI死死锁定在一个无休止的、疯狂自我迭代的RSI里。

看完这37页论文,许多人倒吸一口凉气,「这绝对是年度最危险的AI论文」!

2028年RSI自进化

把预言写成代码

2003年,德国科学家Jürgen Schmidhuber曾构想过一种机器, 名为「哥德尔机」(Gödel Machine)。

它的设定堪称完美:一台能证明自己的改进有益、然后改写自身代码的机器。

一旦造出来,它就能不断自我升级,越变越强,没有上限。

不过,「哥德尔机」有一个致命的「门槛」——

在执行任何一行自我修改的代码前,它必须先从数学上严格证明:这次改动一定是有益的。

但在现实中,这几乎是个不可能完成的任务,所需的算力堪称「黑洞」。

于是,在之后整整20年里,哥德尔机只能躺在论文里,当一个理论上的天花板,一个谁都够不着的思想实验。

近两年,学界绕开了证明这道坎。

达尔文哥德尔机(DGM) 、赫胥黎哥德尔机(HGM)干脆抛弃数学证明,改用进化——

让AI「繁殖」出大量带突变的代码变体,扔进沙盒里跑分,失败的淘汰,成功的保留,幸存者继续繁衍。

AI跨越了最后一步,开始字面意义上「进化」自己。

但这些方法都还有一个共同的盲点——它们的考官是死的。

不管AI怎么进化,给它打分的那个评判标准、那个benchmark、那个验证器,始终被钉死在循环之外,一动不动。

这恰恰违背了进化最核心的一条规律:

物种从不是在一个静止的环境里优化自己,而是和不断变化的环境一起改变。

红皇后哥德尔机(RQGM),要破的就是这道盲点。

「红皇后」真正杀招:让AI造出考官

「红皇后」这个名字,来自生物学家Van Valen 1973年提出的「红皇后假说」——

你必须拼命奔跑,才能停在原地,因为你的对手也在进化。

RQGM干的事,正是把这句话写成了算法:让考官(评估器)和选手(任务智能体)一起进化。

这是整篇论文,最让人头皮发麻的地方。

这套精巧的机制叫「受控效用进化」(controlled utility evolution):

整个搜索被切成一个个epoch;

在每个epoch内,评估器(考官)是冻结的,给所有考生打分,保证信号稳定;

只有在epoch的边界,才允许换考官,且新考官必须在一份留出的「基准真相」锚点数据上,统计意义上打赢老考官,才能上位;

一旦换人,系统立刻执行「选择性擦除」:只丢掉那些由被换掉的考官打过的分,其余证据全部保留。

换句话说,它既要狂奔进化,又要每一步都站得住脚。

真的奏效了,AI自己改代码

光说机制太抽象,不如直接看战绩。

第一战,写代码(Polyglot)。

RQGM给写代码的Agent配了一个"代码评审员"当陪练。

结果,在留出测试集上,通过率从此前SOTA的69.9%提到了71.7%。

更狠的是,它达到这个成绩,比对手少烧了1.35到1.72倍的token。因为那个评审员只需要查一次,比反复多轮跑测试便宜太多了。

第二战,写论文。

这是个没有标准答案的领域,论文好不好,没法机器自动判分。

RQGM让写手和它的评审一起进化,结果论文在一个固定评审小组里的接收率,从前SOTA的21.8%,直接飙到40.5%。

第三战,奥赛级数学证明。

它进化出的「评分官」(grader),比静态基线更准、搜索成本还低了3倍;

进化出的「证明选手」,拿到了最高的平均分。

但全篇最封神的一笔,是它把AI的一个老毛病给治好了。LLM当裁判,有个出了名的毛病:偏爱AI生成的内容。

论文里那个最强的基线审稿人,接受AI写的论文的概率,是接受人类论文的最高1.91倍。

RQGM怎么治?它在epoch边界上,把固定评审之前放过的AI论文捞出来,组成一个「对抗样本池」,然后专门奖励那些能把这些AI论文揪出来打回去的新评审。

进化几轮之后,最终的评审对AI和人类一视同仁,还保住了80%的真值准确率。

当AI学会评判自己

就在同一个夏天,Anthropic联创Jack Clark押下重注:60%的概率,2028年底前,AI将能亲手缔造出更强大的自己。

曾将「哥德尔机」死死困住20年的那道高墙,名为「证明」。

而「红皇后机」将其唤醒,只用了最残酷的一招:无休止的繁衍、淘汰、再繁衍。

当一个AI开始亲自为自己设计最严苛的考官,在疯狂的递归中将自己逼向极限,我们所面对的,将是一个开始自行定义「何为智慧」的全新物种。

当那一天到来,ASI绝不会敲门预告。

它只会默默造出那个唯一有资格评判它的裁判,然后,从容地走入考场。

预言只负责指明终点,代码才负责抵达。

而现在,这段令人窒息的距离,正被 AI 自己,以几何级数缩短。

参考资料:

https://x.com/HowToPrompt__/status/2070824205663273175?s=20

https://x.com/kimmonismus/status/2070968241548120168

本文来自微信公众号“新智元”,编辑:桃子

热门币种推荐

相关问答

Q什么是英伟达等机构提出的'红皇后哥德尔机器'(RQGM)?

A红皇后哥德尔机器是一种AI自进化系统,其核心思想是让AI自身与评估其表现的'考官'(评估器)共同进化。它借鉴了'红皇后假说',通过让AI不断生成更严苛的考官来评判自己编写的更高级代码,形成一个无休止的自我迭代和强化循环,从而打破了过去20年'哥德尔机'因需数学证明而无法实现的瓶颈。

Q文章中提到,传统'哥德尔机'的理论瓶颈是什么?

A传统'哥德尔机'的理论瓶颈在于其核心设定:在执行任何自我修改的代码前,必须从数学上严格证明这次改动是有益的。这在现实中所需的算力极其巨大,几乎是不可能完成的任务,因此它长期停留在理论层面,无法实际构建。

Q'红皇后哥德尔机器'(RQGM)在哪些具体任务上展示了其有效性?

ARQGM在三个主要任务上展示了有效性:1. **代码编写**:将代码通过率从之前的69.9%提升到71.7%,且计算成本更低。2. **论文写作**:在固定评审小组中的论文接收率从21.8%大幅提升至40.5%。3. **数学证明**:进化出的'评分官'更准确、成本更低,进化出的'证明选手'获得了最高平均分。

QRQGM如何解决了LLM作为裁判时'偏爱AI生成内容'的问题?

ARQGM通过在进化轮次(epoch)的边界,将之前被固定评审放过的AI生成论文收集起来,组成一个'对抗样本池'。然后,系统会专门奖励那些能将这些AI论文识别并驳回的新评审。经过几轮进化后,最终产生的评审对AI和人类论文能一视同仁,同时保持了较高的真实准确率(80%)。

Q根据文章,Anthropic联合创始人Jack Clark对AI发展做出了什么惊人预测?

AAnthropic联合创始人Jack Clark预测,到2028年底,有60%的概率会诞生一个能够高度自主进化的AI。这意味着AI将能够亲手创造出更强大的自己,实现递归式的自我改进(RSI)。

你可能也喜欢

Hyperliquid的合规之路:从无需许可到许可制HIP-3

Hyperliquid(基于HyperCore的去中心化交易基础设施)因其无需许可、用户自托管的特点,与美国针对期货交易的严格市场结构法律(涉及注册交易平台DCM、清算所DCO和经纪商FCM)存在根本冲突,因此一直对美国市场进行地理封锁。 为了解决此困境,Hyperliquid成立了政策中心(HPC),积极游说美国监管机构(CFTC、SEC),主张将Hyperliquid视为“中立基础设施”。其核心提议是:允许已受监管的实体(如经纪商、交易平台)在履行其原有KYC、市场监控等合规义务的前提下,利用Hyperliquid的底层技术(如HyperCore)来构建和运营产品,而非要求协议本身改变其无需许可的特性。 作为这一合规路径的实例,Hyperliquid已在测试网推出具备许可权限的HIP-3部署者功能。此类部署允许受监管实体创建仅对白名单用户(即已完成KYC的合规用户)开放的市场,并拥有对用户账户执行特定操作(如强制平仓)的权限,从而模仿传统金融中FCM的职责。尽管这些合规市场会形成独立的订单簿,但通过白名单做市商的桥梁作用,它们仍能共享Hyperliquid主市场的流动性。 总之,Hyperliquid的战略目标并非直接向美国用户开放其原生免KYC前端,而是通过提供工具,让合规机构能在其底层上构建符合美国法规的产品,从而为美国投资者提供间接参与其生态的合规通道,同时保持协议本身的中立性与开放性。

marsbit42分钟前

Hyperliquid的合规之路:从无需许可到许可制HIP-3

marsbit42分钟前

AI时代最大的政治经济学命题:机器人越来越能干,人类如何分享价值?

《经济学人》近期评论引发思考:中国在机器人、AI等尖端领域取得突破的同时,居民消费疲软、企业利润承压,这背后触及一个更深层的全球性命题——当机器(尤其是AI)越来越能替代人类劳动时,人类如何分享机器创造的价值? AI正在改写财富分配的底层逻辑。过去技术进步虽提升效率,但人仍是生产核心,生产率提升能转化为就业与工资增长。然而,AI首次大规模进入认知劳动领域,未来可能替代大量知识乃至决策工作,导致经济成长但直接参与创造的人减少。核心矛盾从“失业”转向“分配”:若劳动被机器替代,而新收入来源未建立,社会可能面临生产能力增强但大众购买力不足的困境。 当前全球已出现技术红利与大众收入传导的断点。美国科技巨头市值飙升,但劳动收入占GDP比重长期下降,财富向少数集中。中国同样面临挑战:虽在新能源、机器人等领域进步显著,但需打通“科技创新→企业盈利→居民收入→消费增长”的传导链条,解决收入预期不稳、社会保障不足等根本问题,让生产率红利惠及全社会。 未来可能的发展路径包括:传统资本主义(利润归资本,再分配靠税收)、国家资本主义(政府通过持股让全民间接分享收益),以及更具创新性的方式,如建立数字主权基金、全民持股或新型基本收入制度,让社会成员直接分享智能经济创造的增量价值。 对中国而言,最大优势不仅在于市场与产业链,更在于协调政策与长期发展的制度能力。未来的重点应是同步推进AI发展与收入分配改革、社保完善、职业再培训等,构建让普通人共享技术进步红利的机制。 AI时代的终极竞争,不仅是技术比拼,更是建立适应智能经济的新分配体系的竞赛。谁能率先让增长成果转化为广泛的社会福祉,谁就能掌握下一轮文明演进的话语权。

marsbit1小时前

AI时代最大的政治经济学命题:机器人越来越能干,人类如何分享价值?

marsbit1小时前

交易

现货

热门文章

美股TradFi:传统金融在AI IPO浪潮下的稳健锚点

2026年,美股IPO市场重回高热度。本文梳理即将上线或受关注的热门赛道龙头,分析具备投资潜力的交易标的及其逻辑,并探讨宏观趋势与相关风险。

2.8k人学过发布于 2026.07.08更新于 2026.07.08

美股TradFi:传统金融在AI IPO浪潮下的稳健锚点

相关讨论

欢迎来到HTX社区。在这里,您可以了解最新的平台发展动态并获得专业的市场意见。以下是用户对AI(AI)币价的意见。

活动图片