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Google 工程师称 AI 自我改进仍远未实现
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AI 综述
据 The Decoder 2026 年 10 月 15 日报道，Google DeepMind 工程师 Haydn Belfield 表示，AI 通过自我改进驱动研究加速的情景目前并未出现。其团队构建了 General Capability Index（GCI），覆盖 123 个模型与 92 个基准，用于衡量模型能力随时间的变化趋势。数据显示，Gemini 的能力以约 0.1 GCI 分/月的速度稳定增长，不存在统计显著的加速迹象。Belfield 因此认为，AI 自我改进距离真正实现仍很遥远，AI 研究尚未进入由 AI 自身加速推进的阶段。目前该 GCI 测量仅基于公开可获得的模型版本，更早或更细粒度的更新尚未纳入统计范围。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月15日 03:18
Google DeepMind 测量显示 Gemini 以约 0.1 GCI 分/月稳步增长，未见统计显著的自我改进加速。报道时间线
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10月15日
- The DecoderGoogle 工程师称 AI 自我改进距离实现仍很遥远
Google DeepMind 工程师 Haydn Belfield 表示，AI 自我改进驱动的研究加速目前并未出现，团队构建的 General Capability Index 覆盖 123 个模型与 92 个基准，结果显示 Gemini 能力以约 0.1 GCI 分/月的速度稳定增长，不存在统计显著的加速。
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