病退两天剧情反转：从 Thinking Machines 离职后，北大校友翁荔重回老东家 OpenAI
简直太抓马了！两天前，因病裸辞 Thinking Machines 的联创，转头竟光速加入了 OpenAI。Information 爆出，北大校友翁荔将重返老东家，带队开发「递归自我改进」（RSI）新模型。
这波极限操作，也难怪网友感慨，「真是编都编不出来......」
## 裸辞仅 48 小时，光速加入 OpenAI
这一切，还要从两天前说起。28 日那天，翁荔发布了一份极其直白的离职声明 —— 在过去 7 个月里，自己经受了人生中最严重的一段病痛折磨。
「在全公司为 Inkling 发布冲刺的时候，我试着好好休病假，可一边休养一边跟内疚感搏斗，这滋味真的不好受」。
翁荔当时表示，下一站将找一个「职责明确」的岗位，不再做联创。出人意料的是，短短两天后，这个「新东家」就正式揭晓了。
## 翁荔亲自挂帅，押注「递归自我改进」
不过，真正引发业界瞩目的，是翁荔此次重返 OpenAI 所肩负的重任。
OpenAI 发言人已向 BI 证实，翁荔将亲自挂帅，领导一个聚焦「递归自我改进」（RSI）的团队。
通俗讲，用 AI 研发 AI，即让 AI 加速 OpenAI 设计、训练、评估下一代模型的整套流程。
从 OpenAI 的战略来看，这盘大棋早已开始布局。
3 月，OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 曾明确界定，打造一个全自动的「AI 研究员」，是 OpenAI 未来几年的「北极星」。
无论是推理模型、Agent，还是可解释性，所有的研究主线，都在向同一个靶心全面收束。
配合这一终极战略，内部时间表也早就公开了，分两级：
- **第一阶段（2026 年 9 月）**：一个「自主 AI 研究实习生」，能独立接下少量具体的研究问题；
- **第二阶段（2028 年 3 月）**：全自动多 Agent 研究系统，能自己提假设、设计实验、得出结论。
在技术路径上，OpenAI 的核心押注集中在两端：一是底层算法的持续迭代；二是暴力拉升「测试时计算」。
这么一看，翁荔的位置就清楚了。
她要做的不是下一个 GPT，是要亲手打造出那条能够「自动进化、量产 GPT」的超级流水线。
### 一篇博客，主题正是 RSI
OpenAI 凭什么把帅印交给翁荔？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了一篇长文 Harness Engineering for Self-Improvement。
它浓缩了几十篇论文精华，主题正是 RSI。
传送门：[https://lilianweng.github.io/posts/2026-07-04-harness/](https://lilianweng.github.io/posts/2026-07-04-harness/)
文章中，翁荔把这个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 —— 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，模型外面那层脚手架，规划、工作流、上下文管理、持久化存储。
她拿操作系统作比，「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。
## 北大毕业，从「玩魔方」到 OpenAI 副总
翁荔的起点，并非大模型。
2004 年，她拿下了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，又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 发布之后，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。
如今，从 Thinking Machines 再回到 OpenAI，中间只隔了两年的时间。
目前，Thinky 六个联创走了四个，三个都回了 OpenAI。
## 2026 年，AI「量产」AI？
站在更高维度看，翁荔回归的背后，是 OpenAI 对 ASI 终极路径的又一次疯狂押注！
当 AI 外层的 Harness 搭建完毕、AI 开始自主研发、测试下一代 AI，人类的角色将被彻底改写。
如果翁荔挂帅的 RSI 团队，真能在 2026 年交出一个「自主 AI 研究实习生」——
那意味着，LLM 的迭代将逐渐告别人力堆叠，迈向指数级爆发的技术奇点。
### 参考资料：
- [https://www.theinformation.com/briefings/thinking-machines-cofounder-return-openai](https://www.theinformation.com/briefings/thinking-machines-cofounder-return-openai)
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原文链接：[点击查看](https://www.ithome.com/0/983/393.htm)
这波极限操作，也难怪网友感慨，「真是编都编不出来......」
## 裸辞仅 48 小时，光速加入 OpenAI
这一切，还要从两天前说起。28 日那天，翁荔发布了一份极其直白的离职声明 —— 在过去 7 个月里，自己经受了人生中最严重的一段病痛折磨。
「在全公司为 Inkling 发布冲刺的时候，我试着好好休病假，可一边休养一边跟内疚感搏斗，这滋味真的不好受」。
翁荔当时表示，下一站将找一个「职责明确」的岗位，不再做联创。出人意料的是，短短两天后，这个「新东家」就正式揭晓了。
## 翁荔亲自挂帅，押注「递归自我改进」
不过，真正引发业界瞩目的，是翁荔此次重返 OpenAI 所肩负的重任。
OpenAI 发言人已向 BI 证实，翁荔将亲自挂帅，领导一个聚焦「递归自我改进」（RSI）的团队。
通俗讲，用 AI 研发 AI，即让 AI 加速 OpenAI 设计、训练、评估下一代模型的整套流程。
从 OpenAI 的战略来看，这盘大棋早已开始布局。
3 月，OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 曾明确界定，打造一个全自动的「AI 研究员」，是 OpenAI 未来几年的「北极星」。
无论是推理模型、Agent，还是可解释性，所有的研究主线，都在向同一个靶心全面收束。
配合这一终极战略，内部时间表也早就公开了，分两级：
- **第一阶段（2026 年 9 月）**：一个「自主 AI 研究实习生」，能独立接下少量具体的研究问题；
- **第二阶段（2028 年 3 月）**：全自动多 Agent 研究系统，能自己提假设、设计实验、得出结论。
在技术路径上，OpenAI 的核心押注集中在两端：一是底层算法的持续迭代；二是暴力拉升「测试时计算」。
这么一看，翁荔的位置就清楚了。
她要做的不是下一个 GPT，是要亲手打造出那条能够「自动进化、量产 GPT」的超级流水线。
### 一篇博客，主题正是 RSI
OpenAI 凭什么把帅印交给翁荔？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了一篇长文 Harness Engineering for Self-Improvement。
它浓缩了几十篇论文精华，主题正是 RSI。
传送门：[https://lilianweng.github.io/posts/2026-07-04-harness/](https://lilianweng.github.io/posts/2026-07-04-harness/)
文章中，翁荔把这个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 —— 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，模型外面那层脚手架，规划、工作流、上下文管理、持久化存储。
她拿操作系统作比，「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。
## 北大毕业，从「玩魔方」到 OpenAI 副总
翁荔的起点，并非大模型。
2004 年，她拿下了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，又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 发布之后，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。
如今，从 Thinking Machines 再回到 OpenAI，中间只隔了两年的时间。
目前，Thinky 六个联创走了四个，三个都回了 OpenAI。
## 2026 年，AI「量产」AI？
站在更高维度看，翁荔回归的背后，是 OpenAI 对 ASI 终极路径的又一次疯狂押注！
当 AI 外层的 Harness 搭建完毕、AI 开始自主研发、测试下一代 AI，人类的角色将被彻底改写。
如果翁荔挂帅的 RSI 团队，真能在 2026 年交出一个「自主 AI 研究实习生」——
那意味着，LLM 的迭代将逐渐告别人力堆叠，迈向指数级爆发的技术奇点。
### 参考资料：
- [https://www.theinformation.com/briefings/thinking-machines-cofounder-return-openai](https://www.theinformation.com/briefings/thinking-machines-cofounder-return-openai)
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原文链接：[点击查看](https://www.ithome.com/0/983/393.htm)
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