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Anthropic警告的递归AI,田渊栋新公司刚刚走出了「第一步」

近日,Anthropic发布文章披露,其代码库超过80%由AI撰写,并警告AI“递归自我改进”(即AI自主设计、训练后续版本)可能带来风险,呼吁行业建立暂停机制。与此同时,由田渊栋等人联合创立的新公司Recursive Superintelligence结束了隐身状态,发布了其首项公开技术成果——“迈向自动化AI研究的第一步”。 该系统旨在将传统AI研究中“提出想法-编写代码-运行实验-分析结果”的人工闭环自动化。它能够针对给定目标自动生成实验思路、实现代码、运行验证并从中学习,从而自主推进研究进程,并内置了防止“奖励作弊”的机制。 Recursive在三个差异显著的基准测试中取得了领先结果: 1. **小模型训练优化**:在固定计算预算下,将模型验证损失进一步降低,相当于以更少时间达到同等效果。 2. **训练速度竞速**:在社区持续优化两年的基准上,将训练时间从79.7秒缩短至77.5秒,核心改进包括在注意力层使用FP8计算、为优化器添加退火噪声等。 3. **GPU内核优化**:在英伟达的底层计算内核基准测试中,将整体得分提升至0.754,缩小了与硬件理论极限的差距,而这些优化策略并非来自团队的专业知识,而是由系统自主发现。 Recursive团队阵容强大,已获得巨额融资,其目标是构建能够递归提升自身研发能力的AI系统。这与Anthropic的警告形成了微妙对比:一方正在实践AI加速AI研发的路径,另一方则呼吁为可能到来的“递归自我改进”时刻做好风险管控准备。当前成果虽仅是迈向自动化研究的初步尝试,但标志着一个能够自我增强的AI研发新范式已开始运转。

marsbit06/12 04:11

Anthropic警告的递归AI,田渊栋新公司刚刚走出了「第一步」

marsbit06/12 04:11

当AI开始审计世界:从Claude发现ZEC漏洞,看加密行业正在进入“递归安全时代”

人工智能正从生产力工具演变为复杂系统的分析者与参与者,其影响正从研发领域延伸至安全领域。近期,Anthropic提出了“递归自我改进”概念,揭示AI已开始协助人类进行模型研发、代码优化等环节,形成加速自身发展的飞轮效应。几乎同时,Claude AI在审计Zcash代码时发现了一个零知识证明系统中的关键漏洞,并促使团队快速修复。这一事件超越了单纯的技术发现,它标志着AI开始深度参与理解、分析和验证复杂系统,尤其可能重塑区块链安全范式。 传统的区块链安全高度依赖人工审计与有限工具,面对日益增长的系统复杂度存在瓶颈。AI,特别是大模型,擅长处理海量信息与复杂逻辑关联,能大幅降低风险发现成本、缩短漏洞存在时间,使安全从阶段性检查转向持续监测与响应。这种由AI与人类专家协同驱动、具备持续反馈与进化能力的机制,可被称为“递归安全”。 安全行业因其需在庞杂系统中定位少数异常点的特性,成为AI能力释放的优先领域。AI不会消除风险,而是加速了整个攻防体系的信息处理效率,对防御方和攻击方能力均有提升。未来,安全的关键可能不再是漏洞数量,而在于风险发现速度、修复效率及系统韧性。行业竞争维度将转向构建持续的风险管理能力。Claude发现ZEC漏洞正是这一趋势的早期信号,预示着一个由AI驱动、持续演化的“递归安全时代”正在开启。

marsbit06/08 13:20

当AI开始审计世界:从Claude发现ZEC漏洞,看加密行业正在进入“递归安全时代”

marsbit06/08 13:20

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