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据多家科技媒体报道，OpenAI在内部实验中成功验证了“递归自我改进”（RSI，Recursive Self-Improvement）框架，代号“焚诀”。该框架允许GPT-5.6（实验性内部版本，非正式发布名称）通过自我生成训练数据、自动评估输出质量、调整模型参数权重，实现性能的持续迭代提升。关键数据包括：在MMLU、HumanEval等基准测试中，经过三轮自我优化后，模型性能提升约12-18%，推理效率提高30%以上，且未出现明显过拟合或模式崩溃。研究团队表示，RSI的核心在于设计了一个“自我评判”模块，能够对自身输出进行可信度打分，并据此筛选高价值训练样本，从而形成正向循环。这一技术路径不同于传统RLHF（人类反馈强化学习），完全摆脱了对人工标注的依赖，理论上可实现无限可扩展的智能增长。OpenAI CEO Sam Altman在内部邮件中称这是“通往AGI的最后一公里”。目前该技术尚未公开论文，但已有多位AI科学家在社交媒体上证实其真实性，并表示将引发行业连锁反应：一方面，领先企业将加速算力军备竞赛，因为更强大的模型需要更庞大的训练集群；另一方面，AI自我优化可能降低对高质量数据集的依赖，使数据壁垒被削弱，竞争焦点转向算法与算力。业内估算，若RSI技术成熟，全球AI训练算力需求可能在2026年前再增长5-10倍，远超当前摩尔定律预期。