这家初创公司全力投入递归自我改进，最新模型好得惊人

一家名为Recursive的初创公司最近发布了一款开源权重的AI编程模型Flint，在开发者圈子里引发了不少讨论。这家公司的核心卖点不是模型本身，而是它背后的开发方式——几乎整条模型流水线都由AI自己完成和改进。Recursive CEO兼联合创始人Richard Socher对媒体表示，公司用一套名为“尤里卡机器”（Eureka Machine）的递归AI系统，自动化了模型开发中的大部分环节，包括设计新的基础模型训练方法、新的模型架构，以及针对特定芯片优化的代码。靠着这套系统，一支人数不多的研究团队在几个月内就做出了一个世界级模型。Recursive公布的基准测试显示，Flint在编程任务上的表现超过了同尺寸、同架构的其他模型。 这件事之所以值得关注，是因为它把“递归自我改进”（RSI）这个既有争议又令人兴奋的概念往前推了一步。RSI指的是用AI来构建AI，让AI参与甚至主导自身迭代的过程。目前AI已经被广泛用于辅助编写代码、测试和优化模型，但通常仍需要大量人类介入。如果AI能在模型开发的每个环节都做出贡献，理论上这个循环可以一直持续下去。也正因如此，一些专家发出了警告：今年9月，Anthropic一名研究员离职时公开表示，包括RSI在内的AI进展可能在几年内导致人类灭绝，随后多位专家附和了这一担忧。美国国会甚至有多项法案提议禁止RSI。Recursive对此的回应是，这些恐惧更像科幻小说而非现实，并认为立法禁止RSI只会阻碍进步。Socher强调，Flint是在一套无法脱离人类控制的系统下构建的，尤里卡机器的目标是实现完全的递归自我改进，但整个过程仍由人类监督，一旦出问题可以随时叫停。 资本层面，Recursive已经以46.5亿美元估值完成了6.5亿美元融资，投资方包括谷歌风投、Greycroft、英伟达和AMD Ventures。Socher此前是Salesforce的首席科学家，联合创始人中还有英属哥伦比亚大学教授Jeff Clune，后者专门研究如何构建能够无限学习的AI系统。从实测来看，Flint在配备48GB内存的Mac上就能运行，参数量为400亿，属于中等规模模型，但表现相当能打——无论是写命令行待办工具、抓取RSI相关研究资料的爬虫程序，还是生成解释RSI原理的网页，Flint都完成得又快又准。对于关注AI工具落地的中国开发者和出海团队来说，这类中等规模、可本地部署且编程能力扎实的开源模型，意味着在成本可控的前提下多了一个值得评估的选项。