北京
美国当地时间2026年5月19日，OpenAI联合创始人、前特斯拉AI负责人安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）在X平台正式宣布，加盟AI公司Anthropic，重回大模型研发一线。
这一人事变动，直指当前AI行业最前沿、也最具争议的方向——递归自我改进（RSI），即让AI参与并优化自身的训练流程，实现能力的自主跃升。
卡帕西将在预训练团队负责人尼克·约瑟夫统筹下组建新团队，核心任务是利用Claude模型加速大模型预训练研究。
卡帕西的履历与这一方向高度契合。
他是OpenAI早期核心成员，2017年加入特斯拉担任AI总监，主导Autopilot视觉系统落地，搭建过规模化的模型自我改进工程体系；
2023年短暂回归OpenAI，2024年创立AI教育公司Eureka Labs，是业内少有的兼具理论研究与大规模工程落地经验的专家。
此次入局并非偶然。
近期，RSI已从学术概念走向工程实践。
Anthropic联合创始人杰克·克拉克预测，2028年底AI实现递归自我改进的概率约为60%。
数据显示，AI在代码任务、长时任务、复现论文等基准上的表现持续突破，内部优化加速倍数从2.9倍提升至52倍，远快于人工效率。
与此同时，行业竞速已经开启。
前Meta FAIR研究总监田渊栋创立Recursive Superintelligence，聚焦RSI；OpenAI设定目标在2026年9月打造自动化AI研究实习生；DeepMind也在推进对齐研究自动化。
但，RSI也是AI安全领域，最受担忧的方向。
作为以“安全优先”为标签的公司，Anthropic将“AI for AI R&D”列为四大研究方向之一，同时建立预警机制并探讨智能爆炸的干预方案。
批评观点指出，目前尚无证据证明RSI能带来指数级回报；更警惕的声音则认为，递归迭代可能导致对齐技术失效，风险不可控。
Anthropic表示会公开发布相关进展数据，接受行业监督。
卡帕西的加入，标志着Anthropic在RSI这条“高潜力、高风险”的赛道上投入顶级战力。
整个AI行业的竞争重心，正在从“堆算力、做大模型”转向“让AI自主进化”。
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