Jeff Dean李飞飞对谈：RSI存在物理极限，新公司Discovery Loop曝光

AI 摘要

在斯坦福HAI与李飞飞的对谈中，Jeff Dean介绍了其新公司Discovery Loop，该公司定位为公益公司，已有约20个自动改进循环在运行，目标是让领域专家生产力提高20到50倍。Jeff Dean认为递归自我改进（RSI）存在物理极限，训练、计算、评估等步骤仍需时间，不可能无限加速。他还回顾了自己在编程能力和神经网络结构演进上的判断偏差，并谈及AI做数学时人类理解与提炼方法的价值。

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Jeff Dean李飞飞最新对谈：全是RSI非共识 RSI不可能无限快 听雨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI RSI这么火，它真的能让AI的进步速度快到无限吗？ Jeff Dean的判断是：不太现实。 他举了个例子：一个人启动实验，凌晨2点实验结束，他要等到早上8点回到工位，才会查看结果。 自动化系统可以省掉这段等待，及时决定下一轮做什么。但训练、计算、保存数据、评估结果，这些步骤仍然需要时间。 要构建基座模型并提升它，仍然需要大量训练和实验，这些过程不可能以无限快的速度完成。 近期，在斯坦福HAI（以人为本人工智能研究院）与李飞飞的对谈中，Jeff Dean谈到了RSI的限制，也披露了自己的新公司正在做的事情。 全程还是非常谷歌姐夫的极简PPT风…… 据他介绍，新公司Discovery Loop已有约20个自动改进循环在运行，也搭建了支持人和Agent共同工作的协作框架。 他们想让少量专家带着大量Agent做研究，目标是把领域专家的生产力提高20到50倍。 为了搭起这支团队，前三周，他们就在咖啡馆等地方进行了400场面试。 聊到支撑这些变化的技术，Jeff Dean也

发布时间：2026-11-07 11:23

抓取时间：2026-11-07 13:18

来源机构：量子位