據報導，OpenAI 的 AI 模型目前已承擔約 25% 的未來模型訓練工作。此過程涉及自動化後訓練和測試時期的搜尋任務，而非完整的程式碼重寫。這標誌著營運模式向自動化、AI 輔助開發流程的重大轉變，突顯了 AI 效率的關鍵提升，減少了訓練過程中的人力瓶頸。這表明領先實驗室正越來越多地依賴遞迴自我改進循環，以加速擴展能力。Anthropic 也報告稱，Claude 內部執行了相似比例的未來模型工作。

事件背景

遞迴自我改進是一種假設的過程，AI 系統在其中提升自身能力，可能導致智慧爆炸。在目前的大型語言模型中，這通常表現為自動化的後訓練優化或自我對弈機制，以改善對齊性和魯棒性。

社群觀察

社群成員指出 Anthropic 在 Claude 上也看到了類似的結果，顯示這是業界普遍趨勢。部分用戶對其規模感到驚訝，而其他人則指出 OpenAI 此前已披露過此自我改進能力。