华人团队跑通RSI规模化闭环：AI自我进化新纪元 | AI新闻

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什么是RSI？从被动执行到自主进化的跨越

在探讨Novix的突破之前，我们需要先理解什么是RSI。传统的大模型（如早期的chatGPT或claude），其能力提升高度依赖于人类工程师提供的数据喂养和算法微调。而RSI的核心理念是“AI for AI”，即让系统在解决复杂问题的过程中，自主发现缺陷、优化提示词（Prompt）、调整工具调用，甚至直接参与自身模型的后训练。

虽然全球对RSI的探索大多还处于早期阶段，但Novix团队成功打造了一个“协同进化式RSI（Co-Evolutionary RSI）”系统。在这个系统中，机器负责以极低的边际成本加速边界探索，而人类顶尖专家则将价值、审美和选择持续写入系统。这种人机协同不仅打破了LLM的能力天花板，也为AI变现和科研产业化提供了全新的路径。

协同进化：人类“品味”成为AI进化的方向盘

为什么这支华人团队能率先跑通规模化闭环？答案在于他们重新定义了AI与人类专家的关系。在Novix的专属工作空间里，AI不再是一个等待指令的被动工具，而是一个主动出击的“研究助理”。

系统会自动提出候选研究方向、展开解空间、执行任务并验证结果。在这个过程中，人类专家（如科学家或资深工程师）不需要每天给系统写下繁琐的任务清单，只需在关键节点做出判断：哪些证据足以成立？哪些异常值得追问？采用怎样的评价标准？

每一次专家的采用、否决或纠偏，都会转化为系统下一轮探索的新目标。正如Novix创始人所言：“能真正把RSI做到规模化的，一定是最能杠杆人类顶尖专家审美的系统。”当AI将执行与验证的成本压缩到极致时，决定研究上限的不再是“能试多少次”，而是人类专家的“品味（Taste）”——知道什么值得去试。

RSI在真实前沿场景的规模化落地验证

Novix并没有停留在理论阶段，成立仅半年，它已通过口碑传播服务了全球20万名专家，覆盖了清华、北大、剑桥、MIT等500多所顶尖高校。以下三个公开的前沿任务，完美展示了RSI闭环在真实世界中的强大威力：

1. 让AI自主端到端完成模型后训练

这是RSI最核心的任务之一。Novix能够自主完成数据构造、训练代码编写、SFT及强化学习、检查点比较与最终交付。在一个引人注目的案例中，系统在强化学习过程中发现训练Loss虽然在下降，但真实任务探针得分却大幅暴跌。Novix准确判断出模型只是在“拟合训练轨迹”而没有变聪明，于是主动否决了这次更新并回退。这种判断何时停止、回退和重新选择进化方向的能力，正是openai等头部机构在探索大模型自我进化时的关键壁垒。

2. 求解复杂基础设施的协同控制

在一项涉及哥伦比亚河八座水坝的泄洪调度模拟中，Novix在短短3.57小时内完成了578次工具调用。它不仅自主修正了错误的物理参数（将气体传播时距从44小时修正为16小时），还根据预测误差对调度成本的影响重新设计了优化目标。最终交付的不是一份泛泛的报告，而是一套可直接执行的控制器，得分远超人类专家参考方案。

3. 预测未知工况下的材料响应

在预测钢材在地震加载下的循环响应时，Novix从有限的既有试验出发，自主提出本构假设、修改数值实现并反复验证。在60个从未见过的加载历程上，它取得了专家参考解近两倍的惊人成绩，证明了其强大的规律迁移能力。

结语：AI探索未知，人类选择未来

Novix团队的成功实践告诉我们，顶级专家并不是一份等待AI提取的静态知识库，而是在与AI的互动中不断进化的智慧源泉。随着人工智能技术的不断突破，基础模型会抬高所有人的能力下限，但个体化探索引擎的分化价值将越来越大。

在未来的智能时代，人类最稀缺的判断力将成为智能递归的关键变量。我们正在见证一座座“AI自主实验室”的诞生，在这里，AI不知疲倦地展开探索，而人类用自己的智慧决定什么值得进入下一轮研究。

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