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简直太抓马了!
两天前,因病裸辞Thinking Machines的联创,转头竟光速加入了OpenAI。
Information爆出,北大校友翁荔将重返老东家,带队开发“递归自我改进”(RSI)新模型。
这波极限操作,也难怪网友感慨,“真是编都编不出来......”
裸辞仅48小时
光速加入OpenAI
28日那天,翁荔发布了一份极其直白的离职声明——
在过去7个月里,自己经受了人生中最严重的一段病痛折磨。
“在全公司为Inkling发布冲刺的时候,我试着好好休病假,可一边休养一边跟内疚感搏斗,这滋味真的不好受”。
翁荔当时表示,下一站将找一个“职责明确”的岗位,不再做联创。
出人意料的是,短短两天后,这个“新东家”就正式揭晓了。
翁荔亲自挂帅
押注“递归自我改进”
不过,真正引发业界瞩目的,是翁荔此次重返OpenAI所肩负的重任。
OpenAI发言人已向BI证实,翁荔将亲自挂帅,领导一个聚焦“递归自我改进”(RSI)的团队。
通俗讲,用AI研发AI,即让AI加速OpenAI设计、训练、评估下一代模型的整套流程。
从OpenAI的战略来看,这盘大棋早已开始布局。
3月,OpenAI首席科学家Jakub Pachocki曾明确界定,打造一个全自动的“AI研究员”,是OpenAI未来几年的“北极星”。
无论是推理模型、Agent,还是可解释性,所有的研究主线,都在向同一个靶心全面收束。
配合这一终极战略,内部时间表也早就公开了,分两级:
第一阶段(2026年9月):一个“自主 AI 研究实习生”,能独立接下少量具体的研究问题;
第二阶段(2028年3月):全自动多Agent研究系统,能自己提假设、设计实验、得出结论。
在技术路径上,OpenAI的核心押注集中在两端:一是底层算法的持续迭代;二是暴力拉升“测试时计算”。
这么一看,翁荔的位置就清楚了。
她要做的不是下一个GPT,是要亲手打造出那条能够“自动进化、量产GPT”的超级流水线。
一篇博客,主题正是RSI
OpenAI凭什么把帅印交给翁荔?答案,其实在三周前就已埋下伏笔。
月初,翁荔在个人博客发布了一篇长文Harness Engineering for Self-Improvement。
它浓缩了几十篇论文精华,主题正是 RSI。
文章中,翁荔把这个概念的来路说得很清楚:
1965年I. J. Good提出“超智能机器”,指一台能在所有智力活动上超过人、并且能设计出更好的机器来改进自己的系统;
2008年Yudkowsky给这个反馈回路起了名字,AI用当下的智能,去改进产生自身智能的那套机制。
但她的判断不在概念上,而在工程上——现在的AI自我改进,不一定要从模型改写自己的权重开始。
更现实的入口是Harness,模型外面那层脚手架,规划、工作流、上下文管理、持久化存储。
她拿操作系统作比,“今天的Agent应用之所以可靠,靠的是被精心工程化过的Harness,而不只是模型本身有多强”。
三周之后,这个方向变成了她的岗位。
北大毕业
从“玩魔方”到OpenAI副总
翁荔的起点,并非大模型。
2004年,她拿下了全国高中数学联赛陕西省一等奖,次年考入北大信管专业。
毕业后,又远赴印第安纳大学布卢明顿分校攻读博士,主攻复杂网络、社交网络与信息传播。

这些方向,与如今“一统天下”的Transformer架构几乎毫不搭界。
她曾在Facebook实习,在Dropbox做数据科学家,又去金融科技公司Affirm做机器学习工程师。
2018年入职OpenAI时,她被分到了机器人团队。
团队花了两年,教一只机械手单手复原魔方,那是当年最出圈的AI演示之一,她是核心贡献者。

2021年,OpenAI重心转向GPT,翁荔参与组建并带起应用AI研究团队。
GPT-4发布之后,她从零搭起Safety Systems团队,到她离开时,这个团队已经超过80人。
2024年8月,她升任负责安全的研究副总裁;三个月后宣布离职,理由是“在OpenAI待了7年,我准备好清空自己、去探索一些新东西”。
紧接着,她便以联创身份,创办了Thinking Machines。

如今,从Thinking Machines再回到OpenAI,中间只隔了两年的时间。
目前,Thinky六个联创走了四个,三个都回了OpenAI。
站在更高维度看,翁荔回归的背后,是OpenAI对ASI终极路径的又一次疯狂押注!
当AI外层的Harness搭建完毕、AI开始自主研发、测试下一代AI,人类的角色将被彻底改写。
如果翁荔挂帅的RSI团队,真能在2026年交出一个“自主AI研究实习生”——
那意味着,LLM的迭代将逐渐告别人力堆叠,迈向指数级爆发的技术奇点。
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