近期，一款名为Flint的开源AI编程模型引发关注。作为Recursive公司的首款产品，Flint验证了完全递归自我改进（RSI）技术的可行性，即利用AI构建并优化AI本身。
AI驱动的自动化研发
Recursive首席执行官兼联合创始人Richard Socher表示，Flint模型管道的几乎所有环节均由其名为“Eureka Machine”的递归AI系统自动完成与改进。这套系统设计了新的基础模型训练方式、模型架构及针对特定芯片优化的代码。凭借这一流程，这家仅有少数研究人员的小公司在数月内便构建出了世界级模型。
基准测试显示，Flint在编程任务上的表现优于其他规模相似且架构相同的模型。Socher指出，这种方法是小型团队生产出超越同类模型的唯一途径，旨在让尖端AI更易于获取，并证明RSI技术能惠及大众。
安全争议与资本加持
RSI技术因潜在风险而备受争议。部分专家担心，无限自我改进的AI可能脱离人类控制，甚至视人类为障碍。今年9月，一名Anthropic研究员辞职警告称，包括RSI在内的AI进步可能在几年内导致人类灭绝，引发国会多项法案提议禁止该技术研发。
对此，Recursive驳斥了这些“末日论”观点，认为相关立法是对进步的无谓阻碍。Socher强调，Flint是在无法逃脱人类控制的系统中构建的。尽管目标是实现“Eureka Machine”的完全递归自我改进，但全过程仍受人类监督，可随时中止。
资本市场对Recursive信心十足。公司已从Google Ventures、Greycroft、英伟达和AMD Ventures等机构融资6.5亿美元，估值达46.5亿美元。联合创始人还包括不列颠哥伦比亚大学教授Jeff Clune，他长期致力于研究无限学习AI系统的构建。
实测体验与行业进展
在配备48GB内存的Mac上对Flint进行的实测显示，这款参数量为400亿的中等规模模型运行流畅。相较于同规模模型常有的出错或缓慢问题，Flint在处理编写命令行待办事项列表、构建网络扫描工具及制作解释RSI原理网站等任务时，均快速且准确地完成了请求。
目前，美国其他实验室在RSI领域的进展尚不明确，但已有研究佐证其可行性。例如，微软、卡内基梅隆大学和弗吉尼亚大学的团队最近发表成果，展示AI编程代理如何通过修改软件框架及自身模型权重来实现递归自我改进。尽管构建“神一般”的智能体存在风险，但RSI目前被视为改进AI模型的一条极具前景的路径。