// AI 新闻 · 2026-11-07 · 量子位
Jeff Dean谈RSI物理极限与Discovery Loop创业
Jeff Dean在斯坦福HAI与李飞飞的对谈中指出，RSI（递归自我改进）无法实现无限加速，实验周期中的训练、计算、评估等环节仍需时间，自动化系统无法完全消除等待和延迟。他介绍其新公司Discovery Loop已搭建支持人与智能体协作的框架，运行约20个自动改进循环，目标是将领域专家生产力提升20至50倍，并将公司设立为公益性质，致力于解决科学与工程领域的重大问题。
原文发布 2026-11-07 11:23（北京时间）来源 量子位自动整理 · 已核对原文
01摘要
该系统基于自动化实验循环设计，可自动提出、运行并评估实验方案，从历史结果中学习以优化后续决策。团队由Sanjay Ghemawat、Quoc Le和Oriol Vinyals共同创立，成员具备多年AI研究与基础设施经验，包括参与AlphaFold、Gemini等项目。公司初期在咖啡馆进行400场面试，现位于原Zibibbo餐厅场地，已构建可扩展至数万个智能体的运行框架，强调系统需具备创造力和工具使用能力，以应对复杂科学问题。
由开源模型根据原文自动整理，经数字/专名逐项核对（必须在原文中出现），以原文为准。
02要点
- RSI无法实现无限加速，实验中的训练、计算与评估仍需时间，存在物理与流程限制。
- Discovery Loop已搭建人机协作框架，运行约20个自动改进循环，目标提升专家生产力20至50倍。
- 公司设立为公益性质，旨在开发可解决重大社会问题的技术，推动科学与工程领域的自主发现。
- 系统需具备创造力和工具使用能力，能从历史实验中学习并优化后续决策路径。
03原文出处
量子位 · 发布于 2026-11-07 11:23（北京时间）
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