从“言传身教”到“触类旁通”：AI既需要“名师指引”，也需要“自我修行”
这篇文章对比了AI进步的两条路径：人在环中，即人类保留关键判断；递归自我改进，即系统学会改进自身的学习方式。它回顾了近期的标志性事件，从GPT-6 Astra与纳维—斯托克斯方程证明尝试，到25位菲尔兹奖得主联名警告，以及MiniMax与上海人工智能实验室等上海团队的探索。文章的核心是：当智能体行动越来越快、越来越自主时，人类掌握出题、判卷与授权，才是让速度不跑偏的保障。
报道来源
- 量子位 QbitAI2026-10-26 08:38