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OpenAI初步实现自动化研究 “AI训练AI”图景加速形成 算力仍是未来重要瓶颈？
📋总体概括
OpenAI发布内部博客，首次公开递归式自我改进（RSI）进展：已按期在9月前造出「自动化研究实习生」，能执行研究人员需数天完成的研究任务，并计划2028年3月前实现完整「自动化AI研究员」。数据显示其内部研究人员已将Agent融入日常工作，中位使用者每天Token消耗超600美元，90百分位高频使用者日耗超7000美元。OpenAI同时提示，最难自动化的任务将成新瓶颈，算力重要性将进一步凸显，「AI训练AI」图景加速成形。
⚡关键信息
- ▸OpenAI宣布已在今年9月前实现「自动化研究实习生」，完成去年秋定下的目标
- ▸该系统可在人类指导下完成经验丰富研究员需数天完成的研究任务
- ▸OpenAI预计2028年3月前实现完整「自动化AI研究员」，可参与深度学习与对齐研究
- ▸内部中位使用者日均Token消耗超600美元，90百分位高频者日耗超7000美元
- ▸OpenAI称最难自动化的研究任务将占用更多人力时间，算力仍是未来关键瓶颈
🔥犀利点评
用内部数据佐证RSI进展，OpenAI这波既是技术通报也是资本叙事——先定目标再如期达成，营销节奏拿捏得漂亮。但「研究实习生」的含金量全靠自家定义，任务边界宽窄外界无从验证。真正值得盯的不是宣传语，而是日均600到7000美元的Token账单：自动化研究的成本曲线若降不下来，「AI训练AI」就只是烧钱竞赛的体面说法。算力瓶颈一句带过，才是全文最诚实的地方。
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