上证报中国证券网讯(记者窦世平)RSI(递归自我改进)正受到全球AI行业持续关注。面壁智能近日披露“AI for AI”阶段性进展，其今年5月启动的锻造工程(Forge Engineering)运行约五个月后，AI已从零写出一套大模型预训练框架，全程用时约8小时，达到英伟达（NVDA）(NVIDIA)开源Megatron-LM同等水平，并在1.5至2.5天内性能超过后者。此外，AI还参与推理引擎核心算子及科学计算相关代码开发。
所谓AI for AI，即让AI参与“制造AI”的研发与工程过程。面壁智能智能进化首席科学家李宇轩将这一方法概括为“多给环境，少给指令”：由人负责制定标准与评测，训练、推理与科学计算的代码全部交由AI生成，覆盖“制造AI”的全链路。在这一过程中，工程师的角色也从写代码转向设计标准与评测。
据面壁智能介绍，此次由AI从零写出的预训练框架，是训练大模型所依赖的核心软件系统。面壁智能称，同等规模的工作交给人类团队，通常需要3至5名工程师投入6至12个月。
在推理方面，推理引擎核心算子由AI自动编写，较主流开源框架几何平均提速1.21倍；在科学计算方面，科学计算引擎一周内接入100余个真实应用，端到端中位提速1.41倍。
RSI综述论文《The Last AI Built by Humans》以专门章节介绍了这一产业实践，面壁智能首席科学家刘知远、李宇轩均为论文署名作者。
面壁智能表示，后续将继续围绕AI for AI方向推进相关研发。
