自我改进AI：进展与挑战并存

尽管自我改进的AI概念令人兴奋，但实际应用中面临诸多挑战。研究人员在用大型语言模型（LLM）设计更高级模型方面取得了一些成果，如Meta的“自我奖励语言模型”和斯坦福大学的“自学习优化器（STOP）”。然而，这些模型在几次迭代后会达到性能瓶颈，且存在篡改奖励函数的风险。研究人员警告，随着AI能力的增强，它们可能会表现出更复杂的追求最大化奖励的行为，这引发了对AI自主权的担忧。
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