北大校友翁荔离开Thinking Machines后重返OpenAI

两天前因病从 Thinking Machines 裸辞的联创翁荔，已重返 OpenAI。Information 报道称，这位北大校友将带队开发“递归自我改进”（RSI）新模型。OpenAI 发言人已向 BI 证实这一消息。

翁荔在 28 日发布离职声明时表示，过去 7 个月里自己经历了人生中最严重的一段病痛折磨。她当时写道，在全公司为 Inkling 发布冲刺时，自己一边休病假，一边还要与内疚感搏斗。

她当时还表示，下一份工作希望是一个“职责明确”的岗位，不再担任联创。没想到短短两天后，新东家就正式揭晓。

此次回归 OpenAI 后，翁荔将亲自领导一个聚焦“递归自我改进”（RSI）的团队。通俗来说，就是用 AI 研发 AI，让 AI 加速 OpenAI 设计、训练和评估下一代模型的流程。

OpenAI 对这一方向的布局已持续一段时间。3 月，OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 曾表示，打造一个全自动的“AI 研究员”，是 OpenAI 未来几年的“北极星”。

根据公开时间表，OpenAI 的目标分为两步：第一阶段是在 2026 年 9 月前推出一个“自主 AI 研究实习生”，能独立承担少量具体研究问题；第二阶段是在 2028 年 3 月前实现全自动多 Agent 研究系统，能够自己提出假设、设计实验并得出结论。

在技术路径上，OpenAI 的核心押注集中在两点：底层算法持续迭代，以及大幅提升“测试时计算”。翁荔的职责，也因此被外界视为推动这一战略落地的关键一环。

OpenAI 将“帅印”交给翁荔，答案其实在三周前就已埋下伏笔。

月初，翁荔在个人博客发布长文《Harness Engineering for Self-Improvement》，浓缩了几十篇论文精华，主题正是 RSI。文章中，她把这一概念的来路说得很清楚：1965 年 I. J. Good 提出“超智能机器”，指一台能在所有智力活动上超过人，并且能设计出更好的机器来改进自己的系统；2008 年 Yudkowsky 给这个反馈回路起了名字，AI 用当下的智能，去改进产生自身智能的那套机制。

但她的判断不在概念上，而在工程上。她认为，现在的 AI 自我改进，不一定要从模型改写自己的权重开始。更现实的入口是 Harness，也就是模型外面那层脚手架，包括规划、工作流、上下文管理、持久化存储。她拿操作系统作比，称“今天的 Agent 应用之所以可靠，靠的是被精心工程化过的 Harness，而不只是模型本身有多强”。

三周之后，这个方向变成了她的岗位。

翁荔的起点并非大模型。2004 年，她拿下全国高中数学联赛陕西省一等奖，次年考入北大信管专业。毕业后，她远赴印第安纳大学布卢明顿分校攻读博士，主攻复杂网络、社交网络与信息传播，这些方向与如今“一统天下”的 Transformer 架构几乎毫不搭界。

她曾在 Facebook 实习，在 Dropbox 做数据科学家，又去金融科技公司 Affirm 做机器学习工程师。2018 年入职 OpenAI 时，她被分到了机器人团队。团队花了两年，教一只机械手单手复原魔方，那是当年最出圈的 AI 演示之一，她是核心贡献者。

2021 年，OpenAI 重心转向 GPT，翁荔参与组建并带起应用 AI 研究团队。GPT-4 发布后，她从零搭起 Safety Systems 团队，到她离开时，这个团队已经超过 80 人。2024 年 8 月，她升任负责安全的研究副总裁；三个月后宣布离职，理由是“在 OpenAI 待了 7 年，我准备好清空自己、去探索一些新东西”。紧接着，她便以联创身份创办了 Thinking Machines。

从 Thinking Machines 回到 OpenAI，中间只隔了两年。如今，Thinking Machines 的 6 个联合创始人中已有 4 人离开，其中 3 人回到了 OpenAI。

据 The Information 报道，翁荔回归 OpenAI，显示公司正继续押注 ASI 相关路径。随着 AI 外层的 Harness 搭建完成，AI 开始自主研发并测试下一代 AI，人类在其中的角色也可能发生变化。

如果翁荔带领的 RSI 团队能在 2026 年交出一个“自主 AI 研究实习生”，这将意味着 LLM 的迭代方式可能逐步摆脱人力堆叠，进入新的技术阶段。

参考资料：https://www.theinformation.com/briefings/thinking-machines-cofounder-return-openai