簡直太抓馬了!
兩天前，因病裸辭Thinking Machines的聯創，轉頭竟光速加入了OpenAI。
Information爆出，北大校友翁荔將重返老東家，帶隊開發「遞歸自我改進」(RSI)新模型。
這波極限操作，也難怪網友感慨，「真是編都編不出來......」
裸辭僅48小時
光速加入OpenAI
這一切，還要從兩天前說起。
28日那天，翁荔發布了一份極其直白的離職聲明——
在過去7個月裡，自己經受了人生中最嚴重的一段病痛折磨。
「在全公司為Inkling發布衝刺的時候，我試著好好休病假，可一邊休養一邊跟內疚感搏鬥，這滋味真的不好受」。
翁荔當時表示，下一站將找一個「職責明確」的崗位，不再做聯創。
出人意料的是，短短兩天後，這個「新東家」就正式揭曉了。
翁荔親自掛帥
押注「遞歸自我改進」
不過，真正引發業界矚目的，是翁荔此次重返OpenAI所肩負的重任。
OpenAI發言人已向BI證實，翁荔將親自掛帥，領導一個聚焦「遞歸自我改進」(RSI)的團隊。
通俗講，用AI研發AI，即讓AI加速OpenAI設計、訓練、評估下一代模型的整套流程。
從OpenAI的戰略來看，這盤大棋早已開始布局。
3月，OpenAI首席科學家Jakub Pachocki曾明確界定，打造一個全自動的「AI研究員」，是OpenAI未來幾年的「北極星」。
無論是推理模型、Agent，還是可解釋性，所有的研究主線，都在向同一個靶心全面收束。
配合這一終極戰略，內部時間表也早就公開了，分兩級：
第一階段（2026年9月）：一個「自主 AI研究實習生」，能獨立接下少量具體的研究問題;
第二階段（2028年3月）：全自動多Agent研究系統，能自己提假設、設計實驗、得出結論。
在技術路徑上，OpenAI的核心押注集中在兩端：一是底層算法的持續疊代;二是暴力拉升「測試時計算」。
這麼一看，翁荔的位置就清楚了。
她要做的不是下一個GPT，是要親手打造出那條能夠「自動進化、量產GPT」的超級流水線。
一篇博客，主題正是RSI
OpenAI憑什麼把帥印交給翁荔?答案，其實在三周前就已埋下伏筆。
月初，翁荔在個人博客發布了一篇長文Harness Engineering for Self-Improvement。
它濃縮了幾十篇論文精華，主題正是 RSI。
文章中，翁荔把這個概念的來路說得很清楚：
1965年I. J. Good提出「超智能機器」，指一台能在所有智力活動上超過人、並且能設計出更好的機器來改進自己的系統;
2008年Yudkowsky給這個反饋迴路起了名字，AI用當下的智能，去改進產生自身智能的那套機制。
但她的判斷不在概念上，而在工程上——現在的AI自我改進，不一定要從模型改寫自己的權重開始。
更現實的入口是Harness，模型外面那層鷹架，規劃、工作流、上下文管理、持久化存儲。
她拿作業系統作比，「今天的Agent應用之所以可靠，靠的是被精心工程化過的Harness，而不只是模型本身有多強」。
三周之後，這個方向變成了她的崗位。
北大畢業
從「玩魔方」到OpenAI副總
翁荔的起點，並非大模型。
2004年，她拿下了全國高中數學聯賽陝西省一等獎，次年考入北大信管專業。
畢業後，又遠赴印第安納大學布盧明頓分校攻讀博士，主攻複雜網絡、社交網絡與信息傳播。
這些方向，與如今「一統天下」的Transformer架構幾乎毫不搭界。
她曾在Facebook實習，在Dropbox做數據科學家，又去金融科技公司Affirm做機器學習工程師。
2018年入職OpenAI時，她被分到了機器人團隊。
團隊花了兩年，教一隻機械手單手復原魔方，那是當年最出圈的AI演示之一，她是核心貢獻者。
2021年，OpenAI重心轉向GPT，翁荔參與組建並帶起應用AI研究團隊。
GPT-4發布之後，她從零搭起Safety Systems團隊，到她離開時，這個團隊已經超過80人。
2024年8月，她升任負責安全的研究副總裁;三個月後宣布離職，理由是「在OpenAI待了7年，我準備好清空自己、去探索一些新東西」。
緊接著，她便以聯創身份，創辦了Thinking Machines。
如今，從Thinking Machines再回到OpenAI，中間只隔了兩年的時間。
目前，Thinky六個聯創走了四個，三個都回了OpenAI。
站在更高維度看，翁荔回歸的背後，是OpenAI對ASI終極路徑的又一次瘋狂押注!
當AI外層的Harness搭建完畢、AI開始自主研發、測試下一代AI，人類的角色將被徹底改寫。
如果翁荔掛帥的RSI團隊，真能在2026年交出一個「自主AI研究實習生」——
那意味著，LLM的疊代將逐漸告別人力堆疊，邁向指數級爆發的技術奇點。
