北京
OpenAI最近发了一篇内部视角文章，标题叫《研究加速》。文章本身没掀起太大波澜，但Simon Willison看完后，发现了一张很有意思的图表——每位研究员的每日AI支出，从2月的接近0美元，一路涨到8月下旬的约600美元。这个数字本身已经够夸张了，更夸张的是，7月下旬的曲线几乎是垂直拉升。
Willison的猜测是：那个时间点，恰好是OpenAI员工拿到GPT-6 Astra内部访问权限的时候。也就是说，不是研究员突然变勤奋了，而是他们手里多了一把更锋利的工具。
RSI：OpenAI的新AGI话术
文章里有个细节值得注意：全文反复使用缩写RSI，却没有展开解释。Willison直接点破——RSI就是递归自我改进（Recursive Self-Improvement），在他看来，这是OpenAI新的AGI表述框架。
配合这篇文章一起发布的，还有首席科学家Jakub Pachocki的随笔《异类思维》。一边是技术文章里默认读者懂RSI，一边是首席科学家出来谈思维方式，两件事放在一起看，OpenAI想对外传递的信号就很明确了：AGI的叙事，正在从"规模 Scaling"转向"自我改进"。
编码智能体成了研究流程的核心
文章详细描述了研究员们怎么用编码智能体干活。从图表数据来看，这个工具不是锦上添花，而是已经深度嵌入了日常研究流程。2月的时候，人均AI支出几乎可以忽略不计，到了8月下旬，这个数字变成了每天600美元。
半年时间，从0到600美元，这个增速本身就说明了很多问题。不是预算审批变松了，而是研究员们发现，这笔钱花出去，换回来的研究效率提升是值得的。
- 2月：人均AI支出接近0美元
- 7月下旬：支出曲线开始陡峭拉升
- 8月下旬：稳定在约600美元/天
7月下旬的拐点，藏着GPT-6 Astra的影子
Willison对这张图的解读很直接：7月下旬的支出激增，大概率就是GPT-6 Astra内部推送的时间点。他此前报道过这个模型，所以这个猜测不是凭空来的——内部员工拿到新模型访问权限，使用量自然会瞬间拉满。
这个逻辑其实很好理解。一个新工具进来，研究员们第一反应肯定是拿手上的问题去试一遍。如果效果确实好，这个使用习惯就会留下来，反映在图表上就是一条陡峭的上升曲线，然后趋于平稳。
OpenAI在下一盘什么棋
把这几件事串起来看：RSI被当作新AGI框架来推、首席科学家出来谈思维模式、编码智能体深度嵌入研究流程、人均AI支出半年涨到600美元/天——OpenAI内部的研究方式，可能正在发生一次根本性的转变。
研究员不再只是写代码跑实验的人，他们更像是AI工具的调度者。而RSI这个概念的提出，意味着OpenAI认为，让AI参与改进AI本身，才是通往AGI的那条路。
当然，这些都是基于公开信息的解读。OpenAI没有官方确认RSI就是新AGI定义，也没有解释7月下旬支出激增的具体原因。但那张图表摆在那里，数字不会说谎——OpenAI内部对AI工具的依赖，正在以肉眼可见的速度加深。
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