10 月 26 日，Anthropic 联合创始人 Jack Clark 在泰国曼谷举行的 IMF 2026 年会上表示，递归自我改进最快可能在 2027 年成为现实，他此前的判断是 2028 年。
代码产出量翻了 10 倍
Clark 的依据来自内部数据，Anthropic 研究人员现在的代码产出量是公司成立前四年平均水平的 10 倍，这条曲线和底层基础模型的进化轨迹高度重叠。他把 2026 年定义为决定性转折的年份，认为单一前沿大模型正在跨学科横扫科学前沿，成为虚拟博学者。在数学侧，纳维-斯托克斯方程、雅可比猜想和多道 Erdős 难题上，AI 已经开始给出破局思路；在生物学侧，AI 从头设计出病毒载体，也主导设计了多款进入临床试验的新药候选分子。
研究品味每三个月翻倍
支撑这个判断的是 P-Zero Research 的 TasteVal 基准，它把研究品味拆成挑对问题、设计实验、读懂结果三种能力，其中只测后面两种。八项任务各自指定固定研究目标并给出可量化分数，覆盖训练数据选择、预训练与微调、人类偏好训练、对抗提示防御等方向。模型自己决定下一个实验，固定的 coding agent 在单张 H100 上执行，每次运行上限 40 GPU 小时或 120 挂钟小时，团队把研究品味换算成算力效率来衡量。人类基线来自 24 位有 OpenAI、Google DeepMind、英伟达和微软研究院背景的专家。Clark 说，这项能力从 2025 年 12 月起大约每三个月翻一倍。不改权重让模型自我修补的路线，可对照 谷歌 Harness 框架的递归自我改进原理。
从每三个月翻倍到能设计自己的后继者，中间还隔着把品味变成工程的那一步。
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