简直太抓马了!

两天前，因病裸辞Thinking Machines的联创，转头竟光速加入了OpenAI。

Information爆出，北大校友翁荔将重返老东家，带队开发“递归自我改进”(RSI)新模型。

这波极限操作，也难怪网友感慨，“真是编都编不出来......”

裸辞仅48小时

光速加入OpenAI

这一切，还要从两天前说起。

28日那天，翁荔发布了一份极其直白的离职声明——

在过去7个月里，自己经受了人生中最严重的一段病痛折磨。

“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”。

翁荔当时表示，下一站将找一个“职责明确”的岗位，不再做联创。

出人意料的是，短短两天后，这个“新东家”就正式揭晓了。

翁荔亲自挂帅

押注“递归自我改进”

不过，真正引发业界瞩目的，是翁荔此次重返OpenAI所肩负的重任。

OpenAI发言人已向BI证实，翁荔将亲自挂帅，领导一个聚焦“递归自我改进”(RSI)的团队。

通俗讲，用AI研发AI，即让AI加速OpenAI设计、训练、评估下一代模型的整套流程。

从OpenAI的战略来看，这盘大棋早已开始布局。

3月，OpenAI首席科学家Jakub Pachocki曾明确界定，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，所有的研究主线，都在向同一个靶心全面收束。

配合这一终极战略，内部时间表也早就公开了，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：一是底层算法的持续迭代;二是暴力拉升“测试时计算”。

这么一看，翁荔的位置就清楚了。

她要做的不是下一个GPT，是要亲手打造出那条能够“自动进化、量产GPT”的超级流水线。

一篇博客，主题正是RSI

OpenAI凭什么把帅印交给翁荔?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。

文章中，翁荔把这个概念的来路说得很清楚：

1965年I. J. Good提出“超智能机器”，指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。

但她的判断不在概念上，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，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。

北大毕业

从“玩魔方”到OpenAI副总

翁荔的起点，并非大模型。

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，又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，与如今“一统天下”的Transformer架构几乎毫不搭界。

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，中间只隔了两年的时间。

目前，Thinky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。