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Google称自我改进AI尚远，研究自动化无加速迹象
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AI 综述
2026年10月15日，Google DeepMind工程师Haydn Belfield指出，尽管AI已编写超过75%的生产代码，但实现自我改进的AI仍相去甚远。内部基准RE-Bench显示，Argon智能体仅能解决约一半的任务。通用能力指数（GCI）数据表明，Gemini模型的能力以每月0.1点的速度稳定增长，并未出现加速迹象。目前，AI驱动的研究自动化风险被评估为较低，处理复杂任务时仍需人类监督。该报道确认了此前关于AI发展节奏平稳、未发生突变或加速的观点，强调了当前技术在自主性方面的局限性。
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最新进展10月15日 03:18
Google DeepMind指出AI虽广泛参与编码，但自我改进尚远且能力增长平稳无加速。报道时间线
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10月15日
- The DecoderGoogle 称自我改进 AI 尚远，Gemini 能力稳步增长
Google DeepMind 工程师 Haydn Belfield 指出，尽管 AI 已编写超 75% 的生产代码，但自我改进的 AI 仍相去甚远。内部基准 RE-Bench 显示 Argon 智能体仅解决约一半任务，且通用能力指数（GCI）表明 Gemini 模型以每月 0.1 点的速度稳定增长，未见加速迹象。目前 AI 驱动的研究自动化风险被评估为低，复杂任务仍需人类监督。
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