发布于2026-07-31 阅读(0)
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事情来得太突然,连编剧都写不出这种剧本。
两天前,Thinking Machines 的联创因病裸辞,离职声明还在网上挂着;48小时后,她光速现身 OpenAI,直接带队攻关一个被业内视为通往 AGI 的关键方向。Information 率先爆出,北大校友翁荔将重返老东家,负责开发「递归自我改进」(RSI)模型。

这波极限操作,让网友直呼「编都编不出来」。


故事得从两天前说起。28 日那天,翁荔发了一份极其直白的离职声明——过去 7 个月里,她经历了人生中最严重的一次病痛折磨。
「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。」

她当时表示,下一站会找一个「职责明确」的岗位,不再做联创。谁也没想到,短短两天后,这个「新东家」就揭晓了——正是 OpenAI。
不过,真正让业界侧目的,不是她回归的速度,而是她肩上扛的任务。
OpenAI 发言人已向 BI 证实,翁荔将亲自领导一个聚焦「递归自我改进」(RSI)的团队。
通俗讲,就是让 AI 来研发 AI——让 AI 自己加速 OpenAI 设计、训练、评估下一代模型的整套流程。

从 OpenAI 的战略布局来看,这盘棋早就开始下了。
今年 3 月,首席科学家 Jakub Pachocki 明确表态: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,所有研究主线都在向同一个靶心收束。
配合这个终极战略,内部时间表也早公开了,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:底层算法持续迭代,以及暴力拉升「测试时计算」。
这么一看,翁荔的位置就清晰了——她要做的不是下一个 GPT,而是亲手打造出那条能够「自动进化、量产 GPT」的超级流水线。
OpenAI 凭什么把帅印交给她?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。

她在文章中把这个概念的来龙去脉说得很清楚:
1965 年,I. J. Good 提出「超智能机器」——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。
但翁荔的判断不在概念上,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,也就是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。
翁荔的起点,其实跟大模型没什么关系。
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,跟如今「一统天下」的 Transformer 架构几乎不搭界。
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,中间只隔了两年时间。目前,Thinking Machines 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。
参考资料:
https://www.theinformation.com/briefings/thinking-machines-cofounder-return-openai
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