AI 能否构建自身：对自主 AI 研究与递归自我改进的再审视

作者通过交叉核查前沿 AI 实验室的内部基准数据、METR 关于 Hugging Face 事件的安全调查以及 Epoch AI 的能力曲线，提出 AI 目前的进展应被解读为「阶梯」而非「斜坡」：模型在人类定义的任务中极大提升了效率（如 Claude 编写 80% 的生产代码），但尚未在决定研究方向（即「研究品味」）或建立完全自主的智能体循环上取得突破。