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Paradigm 上线 RSI 模拟游戏:当经济学论文变成可交互的 AI 进化实验室

玩家扮演一家 AI 实验室的负责人,目标是从零开始造出超级智能。你手上有三种资源:人力、算力和数据,需要决定把多少投入研发、多少投入训练、多少投入扩张。每一轮决策之后,模型能力会变化,能力变化又反过来影响研发效率,直到某个临界点,AI 开始加速改进自身,曲线陡然上扬。

知名加密 VC Paradigm 昨天上线了一款网页游戏,叫 RSI Simulator

玩家扮演一家 AI 实验室的负责人,目标是从零开始造出超级智能。你手上有三种资源:人力、算力和数据,需要决定把多少投入研发、多少投入训练、多少投入扩张。每一轮决策之后,模型能力会变化,能力变化又反过来影响研发效率,直到某个临界点,AI 开始加速改进自身,曲线陡然上扬。

听起来像一个放置类游戏。实际上,这是一个把经济学论文变成可交互体验的教育工具。Paradigm 用它来回答一个所有人都在猜但很少有人量化思考的问题:AI 自主改进的速度到底会有多快?会不会突然爆发?什么因素决定了它的天花板?

Paradigm 上线 RSI 模拟游戏:当经济学论文变成可交互的 AI 进化实验室

什么是递归自主改进?

递归自主改进(Recursive Self-Improvement,简称 RSI),是 AI 安全研究领域最核心的议题之一。

简单说:当一个 AI 模型足够强大,可以帮助人类改进下一代 AI 模型的时候,就形成了一个循环——AI 参与制造更强的 AI,更强的 AI 再参与制造更更强的 AI。这个循环一旦启动,理论上可以产生指数级加速,也就是所谓的智能爆炸

这不再是科幻。 2026年2月,OpenAI 在发布 GPT-5.3-Codex 时承认,早期版本的该模型在创建自身的过程中“发挥了重要作用”,帮助调试训练过程、管理部署和诊断评估故障。这是头部实验室首次正式承认,一个模型实质性地参与了制造其继任者的工程流程。

游戏怎么玩?

RSI Simulator 模拟了 AI 实验室的资源分配决策。

每一轮,你需要在三个方向之间分配资源:

  • 算力:投入更多可以训练更大的模型
  • 人力:投入更多可以提升算法效率
  • 数据:拓宽训练素材的边界

关键机制是:当模型能力提升到一定水平,它开始“帮忙做研究”,你的人力研究效率因为 AI 辅助而提升——这就是 RSI 循环的起点。你需要判断什么时候应该把资源从扩张模式切换到“让 AI 研究自身”的模式。

如果切换得太早,模型能力不够,AI 做研究的效率不如人类,浪费算力。如果切换得太晚,你可能被其他(假想的)实验室超越。

Paradigm 还配了一个“探索器”(Explorer),允许用户直接调整底层经济模型的参数,比如“模型能力对研发速度的弹性系数”,观察不同参数设定下,AI 进步曲线会如何变化。 这部分面向更硬核的受众,本质是把学术论文的数学模型变成了可拖拽的仪表盘。

游戏想传达的四个洞察

Paradigm 在配套的研究文章中,总结了四个从模型和游戏中获得的认知:

1. 瓶颈永远在最弱的一环。
AI 研发需要人力、算力和数据三种互补要素。即便 AI 智能无限提升,算力和数据的物理限制仍然存在。递归自主改进可能受限于算力供给或数据质量,而非智能本身。

2. 自主改进可能是脉冲式的,不是持续指数增长。
AI 有可能经历一段自主加速期,然后在远未达到物理极限的地方停下来,如果算力成为瓶颈的话。智能爆炸未必是一条直冲天际的曲线,更可能是几次急促的台阶,中间夹着平台期。

3. 窄域智能爆炸可能先于通用智能爆炸到来。
AI 可能先在“AI 研究”这一个窄领域实现自主改进的加速,但这种能力未必能泛化到所有认知任务。你可以想象一个 AI 非常擅长改进 AI 训练代码,但在管理供应链或写小说方面没有同等的突破。

4. 一切取决于参数设定。
模型输出高度依赖一组叫“弹性系数”(elasticity)的参数。递归自主改进中最关键的是:当前模型能力提升 1%,能带来多少百分比的新发现速度提升。这个数字可能随时间变化,追踪它的实时变动至关重要。

为什么是 Paradigm?

Paradigm 不再只是单纯的加密 VC。

一个月前,Paradigm 刚刚完成了 12 亿美元的新一期基金募集。联合创始人 Matt Huang 和管理合伙人 Alana Palmedo 在公告中写道,基金将 “从加密出发,拓展到 AI、机器人和其他前沿领域” 。

Paradigm 2018 年成立以来累计募资超过 40 亿美元,投出了 Uniswap、Optimism、Hyperliquid、Kalshi 等加密行业标志性项目。如今,它的投资版图已经明显越界——3 月领投了无人机配送公司 Zipline 的 H 轮,4 月参投了太空防御公司 True Anomaly 的 D 轮,同时投资了 AI 研究实验室 Nous Research。

内部工具层面也在向 AI 延伸:Paradigm 开发了 Centaur(AI 智能体工具集)和 EVMbench(与 OpenAI 合作的区块链安全评测项目),一条腿站在链上,一条腿已经迈进了 AI 基础设施。

这个背景下,RSI Simulator 就不只是一个 PR 项目了。Paradigm 正在用 12 亿美元的新资金押注“前沿技术交汇地带”,即 AI 加速、去中心化计算和自动化基础设施。理解 RSI 的经济学,就是理解它最大赌注的底层逻辑。

如果 AI 的自主改进速度符合游戏中某些参数设定的曲线,整个技术栈的更新周期会被压缩——今天看起来领先三年的项目可能六个月后就被淘汰。

Paradigm 在文章末尾说,他们对任何推动 RSI 建模前沿的工作都感兴趣,鼓励相关领域的研究者联系。这款游戏是一张名片,名片背后是 12 亿美元和一个正在转型的投资机构。

游戏地址:https://www.paradigm.xyz/research/rsi/game

模型探索器:https://www.paradigm.xyz/research/rsi/explorer

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